总述
hudi提供了hudi表的概念，这些表支持CRUD操作，可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储，然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询
hudi表的三个主要组件
a.有序的时间轴元数据，类似于数据库事务日志
b.分层布局的数据文件：实际写入表中的数据
c.索引(多种实现方式)：映射包含指定记录的数据集；数据有唯一主键，可快速定位数据
1.时间轴Timeline[核心]
在所有的表中维护了一个包含在不同的即时(Instant)时间对数据集操作(比如新增、修改或删除)的时间轴(Timeline)
在每一次对hudi表的数据集操作时都会在该表的Timeline上生成一个Instant，从而可以实现在仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据，有效避免了扫描更大时间范围的数据。
同时，可以高效的只查询更改前的文件（如在某个Instant提交了更改操作后，仅query某个时间点之前的数据，则仍可以query修改前的数据）
Action：
COMMITS：数据提交
CLEANS：数据删除
DELTA_COMMIT：
COMPACTION：小文件合并
ROLLBACK：回滚
SAVEPOINT：保存点
Timeline是hudi用来管理提交(commit)的抽象，每个commit都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。
在Timeline上，每个commit被抽象为一个HoodieInstant，一个instant记录了一次提交（commit）的行为、时间戳和状态
上图中采用时间（小时）作为分区字段，从10：00开始陆续产生各种commit，10：20来了一条9：00的数据，该数据仍然可以落到9：00对应的分区，通过timeline直接消费10：00之后的增量更新（只消费有新commits的group），那么这条延迟的数据仍然可以被消费到
时间轴的实现类(位于hudi-common-xx.jar中)，时间轴相关的实现类位于org.apache.hudi.common.table.timeline包下
2.文件管理
hudi将DFS上的数据集组织到基本路径(HodieWriteConfig.BASEPATHPROP)下的目录结构中
数据集分为多个分区（DataSourceOptions.PARTITIONPATHFIELDOPT_KEY）,这些分区与hive表非常相似，是包含该分区的数据文件的文件夹
在每个分区内，文件被组织为文件组，由文件ID充当唯一标识。每个文件组包含多个文件切片，其中每个切片包含在某个即时时间的提交/压缩生成的基本列文件(.parquet)以及一组日志文件(.log),该文件包含自生成基本文件依赖对基本文件的插入/更新。
数据构成关系：table -> partition -> FileGroup -> FileSlice -> parquet + log
hudi的base file（parquet文件）在footer的meta去记录了record key组成的BloomFilter，用于在file based index的实现中实现高效率的key contains检测
hudi的log（arvo文件）是自己编码的，通过积攒数据buffer以LogBlock为单位写出，每个LogBlock包含magic number、size、content、footer等信息，用于数据读、校验和过滤
3.索引index
hudi通过索引机制提供高效的Upsert操作，该机制会将一个RecodeKey + PartitionPath组合的方式作为唯一标识映射到一个文件ID，而且这个唯一标识和文件组/文件ID之间的映射自记录被写入文件组开始就不会再改变。
3.1全局索引：在全表的所有分区范围下强制要求键保持唯一，即确保对给定的键有且只有一个对应的记录。
3.2非全局索引：仅在表的某一个分区内强制要求键保持唯一，它依靠写入器为同一个记录的更新、删除提供一致的分区路径