アパッチ・フディ

Apache Hudi とは何ですか?

Apache Hudi は、データ レイク内のデータの管理を簡素化するオープン ソースのデータ レイク プラットフォームです。既存の分散ストレージ システム上に統合ストレージ レイヤーを提供します。このレイヤーにより、データの一貫性と整合性を確保しながら、効率的なデータ処理、ストリームの取り込み、およびライフサイクル管理が可能になります。効率的なデータ処理、ストリームの取り込み、およびデータ ライフサイクル管理が可能になります。

Apache Hudi の機能

• ACID トランザクション: Hudi は、更新、挿入、削除の ACID プロパティ (原子性、一貫性、独立性、永続性) を通じてデータの一貫性と整合性を保証します。
• 増分処理: Hudi は、前回の処理実行以降の変更のみに焦点を当てて、データを段階的に処理します。これにより、処理時間が短縮され、データの鮮度が向上します。
• アップサートと削除: 従来のデータ レイクとは異なり、Hudi では、アップサート (更新 + 挿入) と削除を通じて既存のデータを変更し、レコード レベルの更新が可能になります。
• オープンファイル形式: Hudi は、Parquet や Avro などのオープン ファイル形式でデータを保存し、Spark、Hive、Presto などの一般的なデータ処理エンジンとのシームレスな統合を可能にします。
• 変更データキャプチャ (CDC): Hudi は、データ ソースの変更のみをキャプチャし、処理するデータの量を削減して効率を向上させることで、CDC を容易にします。
• データスキップ: Hudi を使用すると、クエリ中に無関係なデータ パーティションをスキップして、クエリ パフォーマンスをさらに最適化できます。
• 楽観的同時実行制御 (OCC): Hudi は同時書き込み用の OCC を提供し、競合の可能性を減らし、データの可用性を向上させます。

従来のデータレイクの課題への対応

従来のデータ レイクでは、データの一貫性と鮮度のバランスを取るための支援が必要でした。従来のバッチ処理では、更新や削除中にデータの整合性を確保しながら、より高速な処理で最新のデータを提供するという点で複雑でした。さらに、データ レイクは主にデータの取り込みをサポートしていたため、既存のツールとの統合が面倒な場合が多くありました。

Hudi はこれらの課題に包括的に対処します。ACID トランザクションを通じて、更新および削除中のデータの一貫性を保証します。さらに、Hudi の増分処理機能は、最後の処理実行以降の変更のみに焦点を当てることで、より新しいデータを提供します。Hudi では、リレーショナル データベースと同様に、アップサートと削除を通じて既存のデータに変更を加えることもできます。

さらに、Hudi のオープン ファイル形式により、既存のデータ処理ツールとの統合が簡素化され、CDC はデータの変更のみをキャプチャすることでデータの取り込みを効率化します。最後に、データ スキップと楽観的同時実行制御 (OCC) により、パフォーマンスとデータの可用性がさらに最適化されます。

Apache Hudi の主な使用例

• リアルタイム分析: Hudi の増分処理により、継続的に更新されるデータに対するほぼリアルタイムの分析が可能になります。
• 機械学習： Hudi からの最新かつ一貫性のあるデータは、機械学習モデルのトレーニングと提供に最適です。
• 統合顧客プロファイル管理: Hudi は、さまざまなソースからの顧客データを統合および管理し、パーソナライゼーションとターゲットを絞ったキャンペーンのための統一されたビューを提供します。
• ログ管理: Hudi は、トラブルシューティング、セキュリティ、運用上の洞察のために大量のログ データを効率的に処理および分析します。
• 不正検出： Hudi のリアルタイム機能により、金融取引をほぼリアルタイムで分析し、不正行為を検出および防止できます。

データレイクハウスアーキテクチャのためのApache Hudi

データ レイクハウス アーキテクチャは、データ レイクとデータ ウェアハウスの長所を組み合わせたものです。Hudi は、次の点でこのアーキテクチャにおいて重要な役割を果たします。

• 統合されたデータ レイヤーの提供: Hudi は、データ ウェアハウスや分析ツールからアクセスできるオープン形式でデータを保存します。
• スキーマ管理を有効にする: Hudi はスキーマの進化をサポートし、変化するビジネス ニーズに合わせてデータ構造を適応させます。
• データガバナンスの簡素化: Hudi の ACID トランザクションとレコード レベルの更新により、データ ガバナンスとコンプライアンスが強化されます。

Apache Hudi は、最新のデータ レイク アーキテクチャでデータを管理するための強力なソリューションを提供します。その機能は、従来のデータ レイクの重大な課題に対処し、効率的なデータ管理、データの鮮度の向上、既存のデータ パイプラインおよびツールとのシームレスな統合を可能にします。

データ量と処理需要が増加するにつれて、Hudi は堅牢でスケーラブルなデータ管理ソリューションの構築においてますます重要な役割を果たすことになります。

Q＆A

Apache Hudi はデータ ウェアハウスの代替になりますか?

いいえ、Hudi は、生データと半構造化データ用の柔軟なデータ レイヤーを提供することで、データ ウェアハウスを補完します。これは、データ ウェアハウスが分析目的でデータを抽出および変換するためのソースとして機能します。

Apache Hudi の制限は何ですか?

Hudi は大きなメリットをもたらしますが、一部のシナリオにしか適さない可能性があります。その複雑さにより、よりシンプルなデータ レイク ソリューションと比較して追加の学習が必要になる場合があります。さらに、非常に小さなデータセットの場合、Hudi は従来のバッチ処理よりもオーバーヘッド コストが高くなる可能性があります。

Apache Hudi は Delta Lake などの他のデータ レイク ソリューションと比べてどうですか?

Hudi と Delta Lake は、同様の機能を備えた人気のデータ レイク ソリューションです。ただし、重要な違いがいくつかあります。Hudi はきめ細かいレコード レベルの更新と削除を提供しますが、Delta Lake はテーブル レベルの操作に重点を置いています。さらに、Hudi は CDC (Change Data Capture) をサポートしており、特定のユース ケースでは有利になる可能性があります。