前面几篇已经把 Hudi 的表类型、查询方式、写入流程、Spark 集成和 Kafka 导入都跑了一遍。到这里其实已经可以用 Hudi 做不少测试任务了，但如果要把它放进稍微真实一点的链路里，还会遇到两个问题：多个写任务能不能同时写一张表？

前面一篇已经用 Spark DataSource 和 Spark SQL 写过 Hudi 表。那种方式适合自己写 Spark 程序，但如果只是想快速把 Kafka、DFS、Sqoop 输出这类数据源导入 Hudi，Hudi 官方还提供了一个

前面几篇把 Hudi 的 Timeline、文件布局、索引、表类型和写入操作拆开讲了一遍。到这一篇，开始进入具体计算引擎集成。Spark 是最适合先学的一条线，因为它同时覆盖批处理、交互式 SQL、离线初始化、数据修复和 spark-sub