如何利用Apache Hudi在Halodoc构建Lakehouse的宝贵经验分享？

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Halodoc数据工程团队从传统的数据平台1.0发展到使用LakeHouse架构的现代数据平台2.0，实现了技术的革新。我们曾探讨如何在Halodoc实施Lakehouse架构以服务大规模的数据需求。

Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。 我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。
本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。

Apache Hudi

让我们从对 Apache Hudi 的基本了解开始。 Hudi 是一个丰富的平台，用于在自我管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。
Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 Hudi 提供表、事务、高效的 upserts/deletes、高级索引、流式摄取服务、数据Clustering/压缩优化和并发性，同时将数据保持为开源文件格式。
Apache Hudi 可以轻松地在任何云存储平台上使用。 Apache Hudi 的高级性能优化，使得使用任何流行的查询引擎（包括 Apache Spark、Flink、Presto、Trino、Hive 等）的分析工作负载更快。
让我们看看在构建Lakehouse时遇到的一些关键挑战，以及我们如何使用 Hudi 和 AWS 云服务解决这些挑战。