一、表数据结构
一个hudi表的存储文件分为两类
.hoodie文件：由于CRUD的零散性，每一次的操作都会生成一个文件，这些小文件越来越多后，会严重影响HDFS的性能，Hudi设计了一套文件合并机制。.hoodie文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。
americas和asia相关的路径是实际的数据文件，按分区存储，分区的路径key是可以指定的。
（1）.hoodie文件
hudi把随着时间流逝，对表的一系列CRUD操作叫做Timeline,Timeline中某一次的操作，叫做Instant。
Instant Action，记录本次操作是一次数据提交（COMMITS），还是文件合并（COMPACTION），或者是文件清理（CLEANS）
Instant Time，本次操作发生的时间
State，操作的状态，发起（REQUESTED），进行中（INFLIGHT）,已完成（COMPLETED）
.hoddie文件夹中存放对应操作的状态记录
（2）数据文件
hudi真实的数据文件使用Parquet文件格式存储
其中包含一个metadata元数据文件和数据文件parquet列式存储
hudi为了实现数据的CRUD，需要能够唯一标识一条记录，hudi将把数据集中的唯一字段(record key) + 数据所在分区(partitonPath)联合起来当做数据的唯一键
二、数据存储
hudi数据集的组织目录结构与hive非常相似，一份数据集对应一个根目录。数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。
在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径，每个分区数据存储在多个文件中
每个文件都有唯一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId,但会有不同的commit
三、Metadata 元数据
以时间轴(timeline)的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。
一共有三种类型的元数据：
Commits：一个单独的commit包含对数据集上一批数据的一次原子写入操作的相关信息。我们用单调递增的时间戳来标识commits，标的是一次写入操作的开始。
Cleans：用于清除数据集中不再被查询所用到的旧版本文件的后台活动。
Compactions：用于协调hudi内部的数据结构差异的后台活动。例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列式数据上。
四、Index索引
hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新纪录的key快速映射到对应的fileId。
Bloom filter：默认。存储于数据文件页脚。默认选项，不依赖外部系统实现。数据和索引始终保持一致。
Apache HBase：可高效查找一小批key。在索引标记期间，此选项可能快几秒钟。
五、Data数据
hudi以两种不通的存储格式存储所有摄取的数据，用户可选择满足下列条件的任意数据格式：
读优化的列存格式（ROFormat）：缺省值为Apache Parquet
写优化的行存格式（WOFormat）：缺省值为Apache Avro