在构建基于Apache Hudi的数据湖解决方案中，主要目标是实现在低延迟环境下高效处理大量数据的变更数据捕获（CDC）。数据湖的概念是提供一个中心化的存储库，能够存储各种结构化和非结构化数据，并支持多种分析任务，如大数据处理、实时分析和机器学习，以帮助企业做出更明智的决策。
Apache Hudi作为一个开源的数据湖优化框架，特别适合处理大规模的数据更新、删除和增量操作。它克服了传统数据湖中的一些缺点，如数据孤岛、直接拉取源库数据影响性能以及实时性不足等问题。Hudi通过引入事务性和时间旅行功能，提供了对分析数据集的ACID属性，使得数据的更新和删除操作变得可能且高效。
在架构层面，Hudi支持存储计算分离，这意味着数据存储层与计算层是解耦的。这种设计允许数据存储在统一的平台上，而计算资源可以根据需求弹性伸缩。此外，Hudi支持多集群共享数据，每个集群都可以访问所有数据，从而避免了数据孤岛。数据湖管理器和缓存机制进一步提高了数据处理的效率和灵活性。
Hudi的一个关键特性是其基于多版本并发控制（MVCC）的设计，这使得它可以将新增或更新的数据写入版本化的Parquet文件和日志文件中。行级索引文件布局管理则支持高效的更新和删除操作，同时提供了物理删除的能力。此外，Hudi还具有自动压缩功能，以优化存储空间的使用。
在实际应用中，例如在保险业的UBI（Usage-Based Insurance）场景中，收集到的驾驶员数据、车况数据、路况数据等，可以通过Hudi进行实时或近乎实时的处理，以支持安全管理、运力调度、产品改进等业务需求。通过工具如DeltaStreamer，可以方便地将不同来源的数据流整合到Hudi表中，形成统一的数据视图，供Spark作业进行后续的处理和分析。
然而，Hudi也存在一些潜在的缺点。例如，直接使用JDBC请求源库拉取数据可能会影响源库的性能，而小时或天级别的调度可能无法满足极高实时性的需求。此外，Hudi当前可能不支持源库的删除操作同步，仅支持Append模式的数据更新。对比其他存储系统，如Kudu或HBase，Hudi在运维成本、稳定性或高吞吐分析方面可能存在局限。
基于Apache Hudi构建数据湖上低延迟CDC的实践，旨在提供一个强大且灵活的数据处理平台，能够应对各种实时分析挑战，服务于多个业务场景，如智能调度、智能决策和客户体验提升。通过不断优化和改进，Hudi有望成为企业数据湖建设的重要工具。
