doris:Hudi Catalog

使用限制​

1. Hudi 表支持的查询类型如下：

1. 目前支持 Hive Metastore 和兼容 Hive Metastore 类型 (例如AWS Glue/Alibaba DLF) 的 Catalog。

创建 Catalog​

和 Hive Catalog 基本一致，这里仅给出简单示例。其他示例可参阅 Hive Catalog。

CREATE CATALOG hudi PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.21.0.1:7004',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:4007',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:4007',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

可选配置参数：

列类型映射​

和 Hive Catalog 一致，可参阅 Hive Catalog 中 列类型映射 一节。

Skip Merge​

Spark 在创建 hudi mor 表的时候，会创建 _ro 后缀的 read optimize 表，doris 读取 read optimize 表会跳过 log 文件的合并。doris 判定一个表是否为 read optimize 表并不是通过 _ro 后缀，而是通过 hive inputformat，用户可以通过 SHOW CREATE TABLE 命令观察 cow/mor/read optimize 表的 inputformat 是否相同。 此外 doris 支持在 catalog properties 添加 hoodie 相关的配置，配置项兼容 Spark Datasource Configs。所以用户可以在 catalog properties 中添加 hoodie.datasource.merge.type=skip_merge 跳过合并 log 文件。

查询优化​

Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java SDK(通过 JNI 调用 hudi-bundle) 读取 MOR 表的数据文件。在 upsert 场景下，MOR 依然会有数据文件没有被更新，这部分文件可以通过 parquet native reader 读取，用户可以通过 explain 命令查看 hudi scan 的执行计划，hudiNativeReadSplits 表示有多少 split 文件通过 parquet native reader 读取。

|0:VHUDI_SCAN_NODE                                                             |
|      table: minbatch_mor_rt                                                  |
|      predicates: `o_orderkey` = 100030752                                    |
|      inputSplitNum=810, totalFileSize=5645053056, scanRanges=810             |
|      partition=80/80                                                         |
|      numNodes=6                                                              |
|      hudiNativeReadSplits=717/810                                            |

用户可以通过 profile 查看 Java SDK 的性能，例如：

-  HudiJniScanner:  0ns
  -  FillBlockTime:  31.29ms
  -  GetRecordReaderTime:  1m5s
  -  JavaScanTime:  35s991ms
  -  OpenScannerTime:  1m6s

1. OpenScannerTime: 创建并初始化 JNI Reader 的时间
2. JavaScanTime: Java SDK 读取数据的时间
3. FillBlockTime: Java 数据拷贝为 C++ 数据的时间
4. GetRecordReaderTime: 调用 Java SDK 并创建 Hudi Record Reader 的时间

Time Travel​

每一次对 Hudi 表的写操作都会产生一个新的快照，Time Travel 支持读取 Hudi 表指定的 Snapshot。默认情况下，查询请求只会读取最新版本的快照。

可以使用 FOR TIME AS OF 语句，根据快照的时间 (时间格式和 Hudi 官网保持一致) 读取历史版本的数据。示例如下：

SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "2022-10-07 17:20:37";
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "20221007172037";
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "2022-10-07";

Hudi 表不支持 FOR VERSION AS OF 语句，使用该语法查询 Hudi 表将抛错。

Incremental Read​

Incremental Read 可以查询在 startTime 和 endTime 之间变化的数据，返回的结果集是数据在 endTime 的最终状态。

Doris 提供了 @incr 语法支持 Incremental Read:

SELECT * from hudi_table@incr('beginTime'='xxx', ['endTime'='xxx'], ['hoodie.read.timeline.holes.resolution.policy'='FAIL'], ...);

beginTime 是必须的，时间格式和 hudi 官网 hudi_table_changes 保持一致，支持 "earliest"。endTime 选填，默认最新 commitTime。兼容 Spark Read Options。

支持 Incremental Read 需要开启新优化器，新优化器默认打开。通过 desc 查看执行计划，可以发现 Doris 将 @incr 转化为 predicates 下推给 VHUDI_SCAN_NODE:

|   0:VHUDI_SCAN_NODE(113)                                                                                            |
|      table: lineitem_mor                                                                                            |
|      predicates: (_hoodie_commit_time[#0] >= '20240311151019723'), (_hoodie_commit_time[#0] <= '20240311151606605') |
|      inputSplitNum=1, totalFileSize=13099711, scanRanges=1                                                          |