Tanggal Berita: 10 Desember 2025
Artikel teknis ini membahas bagaimana Apache Hudi 1.1 mengatasi bottleneck performa pada streaming ingestion berskala petabyte, menghasilkan peningkatan throughput hingga 3,5 kali lipat dibandingkan versi sebelumnya.
🚧 Problem Statement: Bottleneck Ingestion Skala Besar
Apache Flink dan Hudi adalah kombinasi populer untuk data streaming near-real-time. Namun, saat volume data melonjak, pengguna sering mengalami backpressure dan konsumsi sumber daya yang tinggi. Masalah utamanya adalah:
📉 Inefisiensi SerDe (Serialization/Deserialization) Antar-operator Flink melakukan pertukaran data yang intensif. Penggunaan serializer default (Kryo) untuk objek kompleks seperti HoodieRecord sangat lambat dan memakan CPU.
🐌 Konversi Format Berlebihan Jalur penulisan lama (Hudi 1.0) mengharuskan konversi berulang: RowData (Flink) -> GenericRecord (Avro) -> HoodieRecord (Internal). Proses bolak-balik ini memboroskan memori dan membebani Garbage Collector (GC).
🛠️ Metodologi: Optimasi Native Flink
Hudi 1.1 memperkenalkan perombakan arsitektur besar-besaran (RFC-84 & RFC-87) untuk membuat Hudi "berbicara" dalam bahasa native Flink.
🔄 Optimasi Shuffle (RFC-84) Memperkenalkan HoodieFlinkInternalRow dan serializer khusus yang efisien. Ini menggantikan penggunaan Kryo yang lambat, mempercepat pertukaran data antar-operator Flink hingga 25%.
✍️ Flink-Native Writers (RFC-87) Menghapus ketergantungan pada Avro di jalur penulisan. HoodieFlinkRecord sekarang membungkus langsung RowData milik Flink. Penulis data (writer) menggunakan self-managed binary buffer, yang mengurangi tekanan GC secara signifikan karena memori dikelola secara manual dan dapat digunakan kembali.
🚫 Zero-Copy Log Writing Optimasi pada penulisan file log (MOR table). Sebelumnya, setiap record disalin ke array byte baru (toByteArray), memicu pembuatan objek sampah yang masif. Di Hudi 1.1, data ditulis langsung ke output stream (writeTo), menghilangkan operasi copy di level record.
⚡ Findings: Benchmarking Hudi vs Paimon
Pengujian dilakukan menggunakan cluster benchmark standar (terinspirasi Nexmark) pada skenario streaming ingestion 500 juta record.
🚀 Hudi 1.1 vs 1.0 Pada skema numerik standar, Hudi 1.1 mencatat performa 3,5 kali lebih cepat dibanding Hudi 1.0. Ini membuktikan efektivitas penghapusan overhead SerDe dan Avro.
🆚 Hudi 1.1 vs Apache Paimon
Skema Numerik Sederhana: Paimon sedikit lebih unggul karena overhead 5 field metadata default pada Hudi.
Skema String (Real-world): Hudi 1.1 mengungguli Paimon secara signifikan. Paimon yang menulis langsung ke Parquet (columnar) mengalami overhead kompresi tinggi pada data String. Hudi, dengan format log berbasis baris (Avro), terbukti jauh lebih cepat untuk throughput tulis pada skenario produksi yang umum ini.
⚙️ How to Use: Upgrade Transparan
Kabar baik bagi data engineer: semua optimasi ini bersifat transparan dan backward-compatible.
📦 Seamless Upgrade Anda tidak perlu mengubah kode pipeline Flink Anda. Cukup lakukan upgrade dependensi Hudi ke versi 1.1, dan job streaming Anda akan otomatis menikmati peningkatan performa dari writer native baru ini tanpa konfigurasi tambahan yang rumit.
🗝️ Key Takeaways
⚡ Native is Better Berhenti melakukan konversi format (Avro <-> Flink Row) adalah kunci utama lonjakan performa. Hudi kini beroperasi "native" di dalam ekosistem Flink.
🗑️ GC Management Pengelolaan memori manual (binary buffer) dan penghapusan byte copy sangat krusial untuk menjaga stabilitas job streaming berdurasi panjang dengan throughput tinggi.
🏆 Real-World Winner Meskipun benchmark sintetis sederhana bisa dimenangkan kompetitor, Hudi 1.1 membuktikan keunggulannya pada data string-heavy yang lebih merepresentasikan kondisi data produksi di dunia nyata.
💬 Interaksi Pembaca
Apakah pipeline streaming Flink Anda saat ini sering mengalami backpressure atau GC pause yang lama? Sudahkah Anda merencanakan upgrade ke Hudi 1.1 untuk mengatasi bottleneck tersebut?
Sumber:
https://hudi.apache.org/blog/2025/12/10/apache-hudi-11-deep-dive-optimizing-streaming-ingestion-with-flink/
#ApacheHudi #ApacheFlink #DataEngineering #BigData #StreamingIngestion #OpenSource #JavaPerformance #SystemArchitecture #RealTimeData #DataLakehouse
