一、概述Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals），简称Hudi，是一个流式数据湖平台，支持对海量数据快速更新，内置表格式，支持事务的存储层、 一系列表服务、数据服务(开箱即用的摄取工具)以及完善的运维监控工具，它可以以极低的延迟将
基于Apache Doris大数据实时MPP数据库，构建新一代云原生实时数仓，充分发挥Apache Doris高性能、易用MPP引擎能力和云计算极致弹性，解决海量日志等半结构化、非结构化数据存储成本高、分析困难的痛点。
作者介绍： 肖康，SelectDB 技术副总裁导语日志数据的处理与分析是最典型的大数据分析场景之一，过去业内以 Elasticsearch 和 Grafana Loki 为代表的两类架构难以同时兼顾高吞吐实时写入、低成本海量存储、实时文本检索的需求。
Support for Incremental policy updates to improve performance of ranger-admin and plugins by optimal building of policy-engine: 见原文链接。
Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于Hadoop MapReduce的是，Hadoop每次经过Job执行的中间结果都存储到HDFS等磁盘上，而Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中，而不再需要读写HDFS。
