Apache Hudi与Apache Flink集成 ApacheHudi是由Uber开发并开源的数据湖

Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架，它于2019年1月进入Apache孵化器孵化，次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目。是当前最为热门的数据湖框架之一。
1. 为何要解耦Hudi自诞生至今一直使用Spark作为其数据处理引擎。如果用户想使用Hudi作为其数据湖框架，就必须在其平台技术栈中引入Spark 。放在几年前，使用Spark作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事。因为Spark既可以进行批处理也可以使用微批模拟流，流批一体，一套引擎解决流、批问题。然而，近年来，随着大数据技术的发展，同为大数据处理引擎的Flink逐渐进入人们的视野，并在计算引擎领域获占据了一定的市场，大数据处理引擎不再是一家独大。在大数据技术社区、论坛等领域， Hudi是否支持使用flink计算引擎的的声音开始逐渐出现，并日渐频繁。所以使Hudi支持Flink引擎是个有价值的事情，而集成Flink引擎的前提是Hudi与Spark解耦。
同时，纵观大数据领域成熟、活跃、有生命力的框架，无一不是设计优雅，能与其他框架相互融合，彼此借力，各专所长。因此将Hudi与Spark解耦，将其变成一个引擎无关的数据湖框架，无疑是给Hudi与其他组件的融合创造了更多的可能，使得Hudi能更好的融入大数据生态圈。
2. 解耦难点Hudi内部使用Spark API像我们平时开发使用List一样稀松平常。自从数据源读取数据，到最终写出数据列表，无处不是使用Spark RDD作为主要数据结构，甚至连普通的工具类，都使用Spark API实现，可以说Hudi就是用Spark实现的一个通用数据湖框架，它与Spark的绑定可谓是深入骨髓。
此外，此次解耦后集成的首要引擎是Flink 。而Flink与Spark在核心抽象上差异很大。 Spark认为数据是有界的，其核心抽象是一个有限的数据集合。而Flink则认为数据的本质是流，其核心抽象DataStream中包含的是各种对数据的操作。同时， Hudi内部还存在多处同时操作多个RDD,以及将一个RDD的处理结果与另一个RDD联合处理的情况，这种抽象上的区别以及实现时对于中间结果的复用，使得Hudi在解耦抽象上难以使用统一的API同时操作RDD和DataStream 。
3. 解耦思路理论上,Hudi使用Spark作为其计算引擎无非是为了使用Spark的分布式计算能力以及RDD丰富的算子能力。抛开分布式计算能力外， Hudi更多是把 RDD作为一个数据结构抽象，而RDD本质上又是一个有界数据集，因此，把RDD换成List,在理论上完全可行(当然，可能会牺牲些性能) 。为了尽可能保证Hudi Spark版本的性能和稳定性。我们可以保留将有界数据集作为基本操作单位的设定， Hudi主要操作API不变，将RDD抽取为一个泛型，Spark引擎实现仍旧使用RDD,其他引擎则根据实际情况使用List或者其他有界数据集。
解耦原则：
1）统一泛型。 Spark API用到的JavakRDD,JavaRDD,JavaRDD统一使用泛型I,K,O代替；
2）去Spark化。抽象层所有API必须与Spark无关。涉及到具体操作难以在抽象层实现的，改写为抽象方法，引入Spark子类实现。
例如：Hudi内部多处使用到了JavaSparkContext#map()方法，去Spark化，则需要将JavaSparkContext隐藏，针对该问题我们引入了HoodieEngineContext#map()方法，该方法会屏蔽map的具体实现细节，从而在抽象层实现去Spark化。
3）抽象层尽量减少改动，保证hudi原版功能和性能；
4）使用HoodieEngineContext抽象类替换JavaSparkContext ，提供运行环境上下文。
4.Flink集成设计Hudi的写操作在本质上是批处理， DeltaStreamer的连续模式是通过循环进行批处理实现的。为使用统一API ， Hudi集成flink时选择攒一批数据后再进行处理，最后统一进行提交(这里flink我们使用List来攒批数据) 。