## 什么是Hudi?

> Hudi为大数据带来流处理，在提供新数据的同时，比传统的批处理效率高出一个数量级。

Hudi（发音为“hoodie”）摄取与管理处于DFS([HDFS](http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html) 或云存储)之上的大型分析数据集并为查询访问提供三个逻辑视图。

* 读优化视图 - 在纯列式存储上提供出色的查询性能，非常像[parquet](https://parquet.apache.org/)表。
* 增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。
* 准实时的表 - 使用基于列存储和行存储(例如 Parquet + [Avro](http://avro.apache.org/docs/current/mr.html))以提供对实时数据的查询

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通过仔细地管理数据在存储中的布局和如何将数据暴露给查询，Hudi支持丰富的数据生态系统，在该系统中，外部数据源可被近实时摄取并被用于[presto](https://prestodb.io/)和[spark](https://spark.apache.org/sql/)等交互式SQL引擎，同时能够从处理/ETL框架（如[hive](https://hive.apache.org/)和 [spark](https://spark.apache.org/docs/latest/)中进行增量消费以构建派生（Hudi）数据集。

Hudi 大体上由一个自包含的Spark库组成，它用于构建数据集并与现有的数据访问查询引擎集成。有关演示，请参见[快速开始](http://hudi.apache.org/cn/quickstart.html)。

