在大数据中扮演重要角色的Hudi，其表格式和查询方式有何特殊之处？他是怎样进行数据的插入更新处理？
首先，Hudi有两种处理数据的表格式：
COW(Copy On Write)
MOR(Merge On Read)
1、COW(Copy On Write)
- 支持快照查询，增量查询
- 处理数据过程：仅使用专门的列式文件存储数据（如：parquet）。 在写入和更新过程中执行同步合并，简单地更新版本和重写文件。
- 因为每次更新操作都会重写整个文件，存在写放大的问题。
2 、MOR(Merge On Read)
- 支持快照查询，增量查询，读优化查询
- 使用柱状(如parquet) +基于行(如avro)的文件格式组合存储数据。
- 处理数据过程：每次upsert时会生成一个delta日志，将每个文件的更新数据存储到日志中，在查询时将日志应用到每个文件 ID 来支持快照查询。
- 因此，这种表类型会平衡读和写放大，以提供接近实时的数据。
- 在读表上进行合并的目的是直接在DFS之上支持接近实时的处理，而不是将数据复制到可能无法处理数据量的系统。
以一次数据的insert和updata为例。我利用hudi在插入一次mor格式的表保存hive和hdfs，修改数据对表进行更新updata，在hadoop的50075端口中浏览文件，可以看到如下图
第一行数据就是生成的log,在进行查询读取时，会将log与数据文件合并读取，提供实时的数据。
3、COW和MOR对比
| COW | MOR | |
|---|---|---|
| 数据延迟 | Higher | Lower |
| 查询延迟 | Lower | Higher |
| 更新成本 | Higher | Lower |
| Parquet文件大小 | Smaller | Larger |
| 写放大 | Higher | Lower |