Apache Hudi在医疗大数据中的应用
本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。
1. 建设背景
我们公司主要为医院建立大数据应用平台，需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台。如医院信息系统，实验室（检验科）信息系统，体检信息系统，临床信息系统，放射科信息管理系统，电子病例系统等等。
在这么多系统中构建大数据平台有哪些痛点呢？大致列举如下。
- 接入的数据库多样化。其中包括很多系统，而系统又是基于不同数据库进行开发的，所以要支持的数据库比较多,例如MySQL，Oracle，Mongo db，SQLServer，Cache等等。
- 统一数据建模。针对不同的医院不同的系统里面的表结构，字段含义都不一样，但是最终数据模型是一定的要应用到大数据产品上的，这样需要考虑数据模型的量化。
- 数据量级差别巨大。不一样的医院，不一样的系统，库和表都有着很大的数据量差异，处理方式是需要考虑兼容多种场景的。
- 数据的时效性。数据应用产品需要提供更高效的实时应用分析，这也是数据产品的核心竞争力。
2. 为什么选择Hudi
我们早期的数据合并方案，如下图所示
即先通过binlog解析工具进行日志解析，解析后变为JSON数据格式发送到Kafka 队列中，通过Spark Streaming 进行数据消费写入HBase，由HBase完成数据CDC操作，HBase即我们ODS数据层。由于HBase 无法提供复杂关联查询，这对后续的数据仓库建模并不是很友好，所以我们设计了HBase二级索引来解决两个问题：1. 增量数据的快速拉取，2. 解决数据的一致性。然后就是自研ETL工具通过DataX 根据最后更新时间增量拉取数据到Hadoop ，最后通过Impala数据模型建模后写入Greenplum提供数据产品查询。
上述方案面临了如下几个问题
- 数据流程环节复杂，数据要经过Kafka，HBase，Hdfs，Impala。
- 数据校验困难，每层数据质量校验比较麻烦。
- 数据存储冗余，HBase存储一份，Hive Hdfs 也存储一份。
- 查询负载高，HBase表有上限一旦表比较多，维护的Region个数就比较多，Region Server 容易出现频繁GC。
- 时效性不高，流程长不能保证每张表都能在10分钟内同步，有些数据表有滞后现象。
面对上述的问题，我们开始调研开源的实现方案，然后选择了Hudi，选择Hudi 优势如下
- 多种模式的选择。目前Hudi 提供了两种模式：Copy On Write和Merge On Read，针对不同的应用场景，可选择不同模式，并且每种模式还提供不同视图查询，。
- 支持多种查询引擎。Hudi 提供Hive，Spark SQL，presto、Impala 等查询方式，应用选择更多。
- Hudi现在只是Spark的一个库， Hudi为Spark提供format写入接口，相当于Spark的一个库，而Spark在大数据领域广泛使用。
- Hudi 支持多种索引。目前Hudi 支持索引类型HBASE，INMEMORY，BLOOM，GLOBAL_BLOOM 四种索引以及用户自定义索引以加速查询性能，避免不必要的文件扫描。
- 存储优势， Hudi 使用Parquet列式存储，并带有小文合并功能。
3. Hudi 数据同步
Hudi数据同步主要分为两个部分：1. 初始化全量数据离线同步；2. 近实时数据同步。
离线同步方面：主要是使用DataX根据业务时间多线程拉取，避免一次请求过大数据和使用数据库驱动JDBC拉取数据慢问题，另外我们也实现多种datax 插件来支持各种数据源，其中包括Hudi的写入插件。
近实时同步方面：主要是多表通过JSON的方式写入Kafka，在通过Flink多输出写入到Hdfs目录，Flink会根据binlog json的更新时间划分时间间隔，比如0点0分到0点5分的数据在一个目录，0点5分到0点10分数据一个目录，根据数据实时要求选择目录时间的间隔。接着通过另外一个服务轮询监控Hdfs是否有新目录生成，然后调用Hudi Merge脚本任务。运行任务都是提交到线程池，可以根据集群的资源调整并合并的数量。
这里可能大家有疑问，为什么不是Kafka 直接写入Hudi ？官方是有这样例子，但是是基于单表的写入，如果表的数据多达上万张时怎么处理？不可能创建几万个Topic。还有就是分流的时候是无法使用Spark Write进行直接写入。
4. 存储类型选择及查询优化
我们根据自身业务场景，选择了Copy On Write模式，主要出于以下两个方面考虑。
- 查询时的延迟，
- 基于读优化视图增量模式的使用。
关于使用Spark SQL查询Hudi也还是SQL拆分和优化、设置合理分区个数（Hudi可自定义分区可实现上层接口）,提升Job并行度、小表的广播变量、防止数据倾斜参数等等。
关于使用Presto查询测试比Spark SQL要快3倍，合理的分区对优化非常重要，Presto 不支持Copy On Write 增量视图，在此基础我们修改了hive-hadoop2插件以支持增量模式，减少文件的扫描。
5. 未来发展与思考
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离线同步接入类似于FlinkX框架，有助于资源统一管理。FlinkX是参考了DataX的配置方式，把配置转化为Flink 任务运行完成数据的同步。Flink可运行在Yarn上也方便资源统一管理。
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Spark消费可以支持多输出写入，避免需要落地Hdfs再次导入。这里需要考虑如果多表传输过来有数据倾斜的问题，还有Hudi 的写入不仅仅只有Parquert数据写入，还包括元数据写入、布隆索引的变更、数据合并逻辑等，如果大表合并比较慢会影响上游的消费速度。
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Flink对Hudi的支持，社区正在推进这块的代码合入。
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更多参与社区，希望Hudi社区越来越好。