Flink操作hudi压缩提供4种触发策略，可通过hoodie.compact.inline.trigger.strategy / compaction.trigger.strategy​进行配置：

NUM_COMMITS：达到N次commit时触发压缩，默认的触发策略，默认值为5次，通过hoodie.compact.inline.max.delta.commits ​/ compaction.delta_commits配置 TIME_ELAPSED：自上次压缩以来经过的时间 > N 秒时触发压缩，通过hoodie.compact.inline.max.delta.seconds​ / compaction.delta_seconds​配置 NUM_AND_TIME：NUM_COMMITS和TIME_ELAPSED同时满足时触发压缩 NUM_OR_TIME：NUM_COMMITS或TIME_ELAPSED同时满足时触发压缩

在使用 Flink 写入 Hudi，并进行离线压缩时，可以采用以下两种策略：

1. 基于时间的分区压缩

基于时间的分区压缩策略是指，将数据按照时间进行划分，每个分区存储一段时间范围内的数据，并按照一定的时间间隔进行压缩。例如，在每天零点将前一天的数据进行压缩。

这种策略的优点是实现简单，可以根据数据的时间特征进行有效的分区压缩，适用于数据量比较大的场景。缺点是可能会出现数据分布不均匀的情况，部分分区数据过大，造成压缩时间过长的问题。

1. 基于数据量的分区压缩

基于数据量的分区压缩策略是指，将数据按照一定的数据量进行分区，每个分区存储一定数量的数据量，并按照一定的数据量间隔进行压缩。例如，在数据量达到一定数量时将分区内的数据进行压缩。

这种策略的优点是能够有效避免数据的分布不均匀问题，可以保证每个分区的数据量相对均衡。但是缺点是需要根据数据量大小设置分区大小和压缩时间间隔，可能会增加实现的复杂度。

根据实际情况选择相应的离线压缩策略，在实现过程中要注意数据分布的情况，避免数据倾斜和过大的分区压缩时间。

Hudi 提供了多种不同类型的压缩策略，你可以根据你的需求和数据特征选择适合的压缩策略。下面是一些常见的压缩策略及其适用场景：

1. BLOOM：基于布隆过滤器的压缩，适用于更新较少的场景。

2. SNAPPY：基于 Snappy 压缩算法的压缩，适用于更新较多的场景。

3. ZLIB：基于 Zlib 压缩算法的压缩，适用于需要高压缩比的场景。

4. GZIP：基于 Gzip 压缩算法的压缩，适用于需要高压缩比的场景。

你可以根据实际需求选择不同的策略。同时要注意的是，压缩策略所带来的压缩率可能并不是线性的，需要根据具体数据场景做出测试来确定最佳的压缩策略。

在Flink中使用Hudi进行离线压缩时，可以选择以下几种策略：

1、时间戳策略：在每个时间段（如每天或每周）结束时，将该时间段内所有数据进行压缩。这种策略适合处理数据量较大的情况，可以减少数据读取和写入的次数。

2、分区策略：将数据按照分区进行压缩，可以在数据量较大的情况下提高压缩效率。同时，还可以根据数据的更新频率和查询频率进行合理的分区设计，提高数据的查询效率。

3、批处理策略：在数据量较小的情况下，可以选择将所有数据都进行压缩，以减少数据存储和管理的成本。

4、组合策略：可以将以上策略进行组合，根据具体业务需求和数据特征进行选择，以达到最佳的压缩效果和查询性能。

使用Hudi的Compaction Strategy功能来进行离线压缩。

根据数据情况，可以选择以下三种Compaction Strategy：

1. LazyCompaction：在Hudi表写入过程中，会保留多个版本的数据，Compaction会将所有旧版本合并到最新版本上。这种策略适合针对更新频率不高的数据。它在compaction过程中，不会将数据写入一临时文件，并且复制所有的数据段，以确保不会丢失任何数据。

2. BoundedCompaction：对表按照时间和大小进行分组，并将每个组合并到新文件中。这种策略适用于数据集均衡的情况。它会将数据写入单独的临时文件，一旦Compaction完成，它会将新的数据集移动到Hudi表目录中。

3. TimedCompaction：在固定时间间隔或者周期性地执行Compaction。这种策略适用于处理时序数据，因为在数据更新后需要更新数据的时间戳。它会将数据写入一个临时文件，并在完成Compaction之后删除旧文件。

时间戳 + 删除记录
根据时间戳来划分数据集，例如按天、按周等，将过期的数据标记为删除，并进行离线合并。这种方法比较简单易行，但是需要扫描整个数据集，并且会产生大量的删除操作。

对齐索引 + 插入与删除记录
根据 Hudi 内部维护的基于时间的索引，按照块、文件或者分区等单位进行划分，并将过期的数据进行标记或者删除操作。这种方法需要更多的计算和索引维护，但是可以减少删除操作的数量，提高数据合并的效率。

预聚合 + 小文件合并
对数据进行预聚合，例如按照时间段进行统计并存储到小文件中，然后再将每个小文件与之前生成的文件进行合并。这种方法可以减少数据的扫描和删除操作，但是需要进行更多的聚合计算以及文件的管理和合并。

Hudi 支持多种离线压缩策略，可以根据您的具体需求选择适合您的策略。以下是一些常见的离线压缩策略：

基于时间的压缩策略：将数据按时间进行分区，定期删除旧数据并进行压缩，以减少存储空间。

基于大小的压缩策略：将数据按大小进行分区，当数据达到一定大小时，进行压缩。这种策略可以帮助减少存储空间，但可能会增加处理时间。

基于数据类型的压缩策略：将不同类型的数据分别进行压缩，以减少存储空间和提高处理效率。

对于 Flink 写 Hudi 离线压缩，您可以根据您的数据特点和存储需求选择合适的压缩策略。同时，您还可以考虑使用多种压缩策略的组合，以达到更好的效果。例如，结合时间和大小的压缩策略，或者结合数据类型和大小的压缩策略。

在使用 Flink 写入 Hudi 时，通常需要考虑离线数据压缩的策略。Hudi 提供了两种主要的压缩策略：时间线压缩（Timeline Compaction）和增量压缩（Incremental Compaction）。

时间线压缩 时间线压缩是一种将多个版本的 Hudi 文件合并成一个新文件的策略。它基于每个文件的更新时间戳，在每个时间段内选择一个最新的版本，并将其与之前的所有版本合并到一个新文件中。

时间线压缩适用于以下情况：

数据集更新频率低：如果您的数据集只会定期更新，例如每天或每周，那么时间线压缩可能是一种合适的策略。 数据集存储空间较大：如果您的数据集很大，且占用了大量的存储空间，那么时间线压缩可以帮助您减少存储开销。 增量压缩 增量压缩是一种在单个 Hudi 文件中压缩多个版本的策略。它基于文件大小、记录数量等指标，动态地选择最佳的压缩点，将过时的版本进行清理，并将新版本添加到文件中。

增量压缩适用于以下情况：

数据集更新频率高：如果您的数据集频繁更新，例如每小时或每分钟，那么增量压缩可能是一种更好的选择。 性能要求高：如果您需要实时处理大量数据，并且需要快速地将新数据写入到 Hudi 文件中，那么增量压缩可以帮助您提高性能和吞吐量。 需要注意的是，时间线压缩和增量压缩都有其优点和局限性。在选择压缩策略时，需要根据实际情况进行评估和测试，并选择最适合的策略。同时，还需要遵循相关的编程规范和最佳实践，以提高任务的性能和可维护性。

在使用 Flink 写 Hudi 离线压缩时，可以考虑以下几种策略：

1. 时间戳压缩：根据数据的时间戳信息，将相邻的数据记录按照时间进行合并，从而减少冗余数据。这种方式适用于数据更新比较频繁的场景。

2. 分区压缩：将多个分区中相同的记录进行合并，从而减少重复数据，同时可以将数据分布更均匀，提高查询效率。这种方式适用于数据分布比较不均匀的场景。

3. 字段压缩：将相同的字段值合并成一个值，从而减少重复数据。这种方式适用于字段值相同的记录比较多的场景。

4. 压缩文件合并：将多个小文件合并成一个大文件，从而减少文件数量，提高查询效率。这种方式适用于文件数量比较多的场景。

在选择压缩策略时，需要根据实际场景进行选择，综合考虑数据更新频率、数据分布情况、字段值分布情况、文件数量等因素，并进行实验验证，以确保选择的策略可以满足业务需求，并且能够提高查询效率。

楼主你好，在默认情况下，MERGE_ON_READ表的压缩是启用的，触发器策略是在完成五次提交后执行压缩，原因是因为压缩会消耗大量内存，并且与写操作处于相同的管道中，所以当数据量很大(>100000 /秒)时，很容易干扰写操作。所以使用离线压缩能够更稳定地执行压缩任务，即离线压缩采用触发器策略。

Hudi提供了三种压缩策略：时间、大小和记录数。在使用Flink写入Hudi的过程中，可以根据具体场景选择不同的压缩策略。

时间压缩 时间压缩策略是基于时间的，它将数据按照时间分成小的数据块，并将每个数据块写入一个文件。当数据块中的数据达到指定的时间范围时，Hudi会将这些数据块压缩成一个更小的文件。这个策略适用于更新频率不高的数据集。

大小压缩 大小压缩策略是基于文件大小的。当文件大小达到指定大小时，Hudi会将文件压缩成一个更小的文件。这个策略适用于更新频率较高的数据集。

记录数压缩 记录数压缩策略是基于记录数的。当记录数达到指定的数量时，Hudi会将记录压缩成一个更小的文件。这个策略适用于数据集更新频率较低，但每个文件中的数据比较小的情况。

可以根据具体场景选择适合的压缩策略，也可以根据需要结合使用多种压缩策略。例如，可以将时间压缩和大小压缩结合使用，以达到更好的压缩效果。

在阿里云Flink中使用Hudi进行离线压缩，可以选择以下两种策略：

时间戳策略：在时间戳策略中，您需要为每个Hudi表定义一个保留时间（retention time），当数据的写入时间距离当前时间超过保留时间时，这些数据将被删除。在执行离线压缩时，只需要对超过保留时间的数据进行压缩即可。

版本号策略：在版本号策略中，您需要为每个Hudi表定义一个最大版本号（max versions），当某条数据的版本超过最大版本号时，这些数据将被删除。在执行离线压缩时，只需要对超过最大版本号的数据进行压缩即可。

综合来看，时间戳策略比较适用于按照时间顺序进行数据访问的场景，例如日志数据；版本号策略则适用于需要存储多个版本数据的场景，例如实时流数据。根据实际情况，您可以选择合适的策略来进行离线压缩。

Flink 提供了多种离线压缩策略，其中最常用的是基于哈希的压缩策略。下面是一个使用 Flink 和 Apache Sumo 实现基于哈希的 hudi 离线压缩的示例：

首先，确保你已经安装了 Flink 和 Apache Sumo。如果尚未安装，请运行以下命令进行安装：

npm install -g flink sumo 创建一个名为 hudi-compress.py 的 Python 脚本，并将以下内容复制到脚本中：

python import hashlib
import io

压缩文件名和哈希值

filename = 'your_file.txt'
hash_value = 'your_hash_value'

创建输出流

with io.open(filename, 'rb') as f:
compressed_data = f.read()

创建哈希哈希器

hasher = hashlib.sha256()

计算哈希值

hasher.update(compressed_data)

将哈希值转换为十六进制字符串

compressed_data_hex = hasher.hexdigest()

打包压缩数据

with io.open(filename + '.gz', 'wb') as f:
f.write(compressed_data_hex) 运行脚本：

bash python hudi-compress.py 脚本将使用 hashlib.sha256() 方法创建一个哈希哈希器，计算压缩数据的哈希值。然后将哈希值转换为十六进制字符串，并使用 io.open() 方法将压缩数据写入输出流中。

在使用Flink写Hudi进行离线压缩时，通常可以采用以下两种策略：

1、基于时间的策略：按照时间维度，将Hudi表中的数据分成若干个时间段，然后针对每个时间段进行压缩。例如，可以按照天、周、月等时间单位来划分数据，并在每个时间段结束时进行离线压缩。这种策略比较简单，适合对数据量比较小、更新比较频繁的场景。

2、基于数据量的策略：按照数据量大小，将Hudi表中的数据分成若干个数据块，当一个数据块的大小达到一定阈值时，对该数据块进行离线压缩。这种策略适合对数据量比较大、更新比较少的场景。在使用这种策略时，需要注意设置合适的数据块大小阈值，避免一次性压缩太多数据导致压缩时间过长。