Tanggal Berita: 2 Desember 2025
Shaik Sameer memberikan panduan teknis tentang bagaimana menjaga kekokohan Data Lakehouse di tengah perubahan struktur data yang konstan. Apache Hudi menawarkan kemampuan "bunglon" untuk beradaptasi dengan perubahan skema tanpa mematikan pipeline data.
🚧 Problem Statement: Mimpi Buruk Perubahan Data
Di dunia data engineering yang dinamis, perubahan adalah satu-satunya kepastian. Kebutuhan bisnis bergeser, API hulu memperbarui responsnya, dan kolom integer tiba-tiba meluap (overflow) menjadi long.
💥 Schema Mismatch: Dalam Data Warehouse tradisional, perubahan skema ini sering kali menyebabkan kegagalan pipeline (crash) atau memerlukan migrasi tabel yang kompleks disertai downtime. Kebutuhan akan fleksibilitas menjadi krusial agar developer bisa menambahkan fitur tanpa harus menunggu data engineer membangun ulang tabel dari nol.
🛠️ Solusi: Evolusi Otomatis Berbasis Avro
Apache Hudi menangani evolusi skema secara out-of-the-box menggunakan Avro untuk validasi. Saat data baru ditulis, write client Hudi secara otomatis merekonsiliasi skema batch yang masuk dengan skema tabel yang ada.
✨ Kapabilitas Kunci: Hudi mendukung tiga jenis perubahan utama secara mulus. Pertama, Penambahan Kolom di mana kolom baru akan bernilai null untuk rekaman lama. Kedua, Promosi Tipe (misalnya dari int ke long atau float ke double) yang dilakukan secara aman. Ketiga, Penataan Ulang Kolom tanpa merusak pembacaan data.
🏗️ Arsitektur: Alur Ingestion dan Read
Mekanisme ini bekerja dengan menjembatani kesenjangan antara file fisik dan pembacaan logis.
💾 Penyimpanan Fisik: File data (Parquet) mempertahankan skema asli saat mereka ditulis. File A mungkin memiliki struktur lama, sedangkan File B memiliki struktur baru.
📖 Unified Read: Keajaiban terjadi saat pembacaan. Saat Spark membaca tabel, Hudi mendorong skema terbaru ke pembaca. Sistem secara otomatis menyuntikkan nilai null ke dalam rekaman dari File A untuk kolom-kolom baru yang hanya ada di File B. Ini menjamin data lama tetap bisa dibaca bersamaan dengan data baru dalam satu tampilan tabel yang kohesif.
🐍 Hands-on: Skenario Tabel "Trips"
Artikel ini mendemonstrasikan kasus nyata menggunakan PySpark dengan skenario perubahan tipe data dan penambahan kolom.
📉 Kondisi Awal (V1): Tabel perjalanan memiliki kolom intToLong dengan tipe data Integer. Data ditulis ke Hudi menggunakan skema ini.
📈 Evolusi (V2): Logika bisnis berubah. Kolom intToLong harus diubah menjadi tipe Long (untuk angka lebih besar) dan ada kolom baru email_address.
⚙️ Hasil Rekonsiliasi: Saat data V2 di-append, Hudi mendeteksi perbedaan skema. Hasil pembacaan akhir menunjukkan bahwa baris data lama (V1) tetap aman: kolom intToLong mereka dipromosikan menjadi Long (tipe terunifikasi), dan kolom email_address mereka diisi dengan null.
🗝️ Key Takeaways
🚀 Agilitas Tanpa Downtime: Developer bisa menambahkan kolom data baru kapan saja tanpa memblokir pipeline produksi atau menunggu migrasi manual yang lama.
🔗 Backward Compatibility: Data historis tetap terjaga integritasnya. Hudi memastikan bahwa perubahan struktur data hari ini tidak membuat data kemarin menjadi sampah (corrupt).
🛡️ Type Safety: Promosi tipe data otomatis mencegah kegagalan agregasi di hilir (downstream) akibat ketidakcocokan tipe data numerik.
💬 Interaksi Pembaca
Apakah pipeline data Anda sering jebol hanya karena tim upstream menambahkan satu kolom baru tanpa pemberitahuan? Sudahkah Anda mempertimbangkan Hudi sebagai lapisan proteksi skema otomatis?
Sumber: https://medium.com/@shaiksameer0045/the-chameleon-architecture-mastering-schema-evolution-with-apache-hudi-446da1a2f0c6
Repo: https://github.com/shaiksameer0045-dotcom/hudi_schema_evolution
#ApacheHudi #DataEngineering #SchemaEvolution #DataLakehouse #PySpark #BigData #ETL #DataPipelines #Avro #TechTutorial
