华为云基于ApacheHudi极致查询优化的探索实践!

"华为云基于Apache Hudi极致查询优化的探索实践" 本文主要介绍华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践，并着重于 Presto 如何更好地利用 Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能。 数据布局优化是大数据分析的点查场景中非常重要的一点。通过合理设置分区字段、数据排序等方法可以实现数据布局优化，进而提高查询效率。当前主流的查询引擎 Presto/Spark 都可以对 Parquet 文件做 Rowgroup 级别过滤，最新版本甚至支持 Page 级别的过滤。 FileSkipping 是另一个重要的优化方法。通过收集每个文件的相关列统计信息，可以裁剪掉不需要的文件，减少 IO。FileSkipping 有多种实现方式，如 min-max 统计信息过滤、BloomFilter、Bitmap、二级索引等，每种方式都有其优缺点。 Apache Hudi 是一个核心能力，提供了多种聚类方式，如 Clustering、Z-Order 等，针对不同的点查场景，可以根据具体的过滤条件选择不同的策略方式使用场景额外补充说明。 Presto 如何更好地利用 Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能的探索实践，包括： 1. 数据布局优化：通过合理设置分区字段、数据排序等方法实现数据布局优化，进而提高查询效率。 2. FileSkipping：通过收集每个文件的相关列统计信息，可以裁剪掉不需要的文件，减少 IO。 3. Apache Hudi 聚类方式：Apache Hudi 提供了多种聚类方式，如 Clustering、Z-Order 等，针对不同的点查场景，可以根据具体的过滤条件选择不同的策略方式使用场景额外补充说明。 本文探索了华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践，并着重于 Presto 如何更好地利用 Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能，为大数据分析的点查场景提供了有价值的参考。