阿里面試：Hudi，Iceberg，Paimon之間的差異有哪些？該如何選擇？
在大數據處理領域，傳統的數據倉庫和數據湖解決方案在處理實時數據和大規模數據時面臨諸多挑戰，如數據一致性、高性能查詢、實時更新等。隨著實時數據分析需求的不斷增加，業界迫切需要一種能夠高效處理大規模流式數據的存儲系統。Apache Hudi、Apache Iceberg和Apache Paimon這三種湖格式應運而生，它們為解決這些問題提供了有效的途徑。本文將詳細介紹這三種湖格式的發展歷程、架構、特性，并對它們共有的特點進行對比分析。
1. 發展歷程
(1) Hudi的發展歷程
Hudi最初由Uber開發，是數據湖的文件組織層，對Parquet等格式文件進行管理，提供數據湖能力，支持多種計算引擎，提供IUD接口，在HDFS/OBS的數據集上提供了插入、更新和增量拉取的流原語。它的誕生源于對傳統數據湖存在問題的改進，如不支持事務、數據更新效率低、無法及時應對業務表變化、歷史快照表數據冗余、小批量增量數據處理成本高等。華為FunsionInsight MRS集成Apache Hudi組件，希望通過Hudi組件來改善傳統數據湖存在的問題。Hudi最早于2019年1月17日開源，從社區活躍度來看，有超越Hudi的趨勢。
(2) Iceberg的發展歷程
Apache Iceberg最初由Netflix開發，于2018年11月6日開源，旨在解決傳統數據湖在大規模數據管理中遇到的挑戰。它是一種用于龐大分析數據集的表格式，定義了數據文件、元數據和快照的組織方式，提供了統一的表語義。它能夠讓Spark、Flink、Presto、Hive等計算引擎可以一致地對存儲在DFS上的Hudi表進行查詢。
(3) Paimon的發展歷程
Paimon最初名為Flink Table Store，是在Apache Flink社區內部于2022年1月啟動的一個項目。目標是希望開發一個高性能的流式數據湖存儲系統，支持高吞吐、低延遲的數據攝入、流式訂閱以及實時查詢能力。并且與2024年4月16號畢業成為Apache的頂級項目。
2. 詳細信息介紹
(1) Hudi
① 數據存儲結構
Hudi將數據存儲在基于HDFS或OBS的數據集上，支持插入、更新和增量拉取的流原語。它支持兩種表存儲模式：Copy On Write（COW）和Merge On Read（MOR）。在COW模式下，Hudi將新數據寫入新的文件版本，而舊文件則被標記為無效；在MOR模式下，Hudi將數據更新記錄在日志文件中，查詢時合并日志文件和基礎文件。
② 功能特性
- 增量數據處理：Hudi支持增量更新（Upserts），能夠快速處理新數據和更新現有數據，避免了昂貴且低效的批量負載。例如，在RDBMS攝取場景中，Hudi通過Upserts提供了更快的負載，而非昂貴且低效的批量負載。
- 近實時分析：Hudi通過將數據的更新時間縮短至幾分鐘，提供了一種高效的替代方案，并且還可以對存儲在DFS上多個更大的表進行實時分析。此外，Hudi沒有外部依賴項，因此可以在不增加運營成本的情況下，對更實時的數據進行更快的分析。
- 增量處理管道：Hudi可以很好地解決傳統Hadoop數據處理中存在的問題，例如數據延遲到達的情況。它從流處理框架如Spark Streaming、發布/訂閱系統如Kafka或數據庫復制技術如Oracle XStream中引入了類似概念，實現增量處理。
- DFS上數據分發：Hudi可以通過Spark Pipeline將Hadoop的數據導入到ElasticSearch供Uber應用程序使用，避免了相同數據在DFS（用于離線分析計算結果）和Kafka（用于分發）上的冗余存儲。
(2) Iceberg
① 數據存儲結構
Iceberg的數據存儲結構由metadata file、manifest file和data file組成。查詢時，首先查找Metadata元數據進而過濾找到對應的SnapShot對應的manifest files，再找到對應的數據文件。它支持Parquet、avro、orc數據格式。
② 功能特性
- 支持多種計算引擎：Iceberg可以與Spark、Flink、Presto、Hive等多計算引擎集成，為不同的計算需求提供了便利。
- 事務性支持：Iceberg支持ACID事務，保證了數據的一致性和可靠性。
- 行級數據變更：支持行級數據變更，能夠直接對表中的數據進行更新和刪除操作。
- 數據質量控制：借助于Iceberg Schema的校驗功能，在數據導入時剔除異常數據，或者對異常數據做進一步處理。
- 數據Schema變更：支持通過Spark SQL的DDL語句完成表結構變更，歷史數據不需要全部重新按照新的Schema導出，使得表結構變更的速度非常快。同時，由于Iceberg支持ACID，有效地隔離了Schema變更對現有讀取任務的影響，從而使得可以讀取到結果一致的數據。
(3) Paimon
① 數據存儲結構
Paimon支持多種數據存儲結構，如列式存儲和LSM（Log - Structured Merge）樹結構。列式存儲適合大規模數據的壓縮和查詢優化，而LSM樹結構支持高效的寫入操作和合并機制，確保數據的高吞吐和低延遲。
② 功能特性
- 實時數據分析與查詢：在金融行業可用于實時風險分析、欺詐檢測等場景；在電子商務領域可用于實時推薦系統；在物聯網場景中可實現設備監控、故障預警等功能。
- 流批一體處理：支持流處理和批處理的無縫切換，同一份存儲既可以用于流處理，也可以用于批處理。
- 低成本高效存儲：通過其高效的存儲格式和壓縮策略，顯著降低存儲成本，適合大量數據的持久化存儲。
3. 共有的特點對比
Hudi、Iceberg和Paimon都是優秀的數據湖解決方案，它們都具有批流一體、支持Upsert、TimeTravel等特性，并且在文件組織上采用了更高效的LSM結構。然而，它們也各自具有獨特的優勢和適用場景。Hudi在實時更新和增量處理方面表現出色，適合需要頻繁更新和增量處理的場景；Iceberg則在查詢性能和擴展性方面具有優勢，適合大規模的數據分析和處理；Paimon在實時性和流處理方面具有顯著優勢，適合需要高吞吐、低延遲的數據攝入和流式訂閱場景。在選擇時，需要根據具體的業務需求和場景來綜合考慮。
