保留时间与保留值，Hudi数据保留策略，深度解析保留时间与保留值配置

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1. Hudi数据保留时间
2. Hudi数据保留值

随着大数据技术的不断发展，数据保留策略在企业数据管理中扮演着越来越重要的角色，Hudi作为一款高性能的数据存储和处理引擎，其数据保留策略也备受关注，本文将深入解析Hudi数据保留时间与保留值的配置，帮助您更好地管理数据生命周期。

Hudi数据保留时间

Hudi数据保留时间指的是数据在Hudi存储引擎中保留的最长时间，合理配置数据保留时间对于数据管理和成本控制具有重要意义，以下是几种常见的Hudi数据保留时间配置方法：

1、使用TTL（Time To Live）策略

TTL策略是指根据数据记录的创建时间，设置数据在Hudi中保留的最长时间，当数据记录达到保留时间时，Hudi会自动将其标记为过期，并在后续的数据清理过程中将其删除。

配置TTL策略的方法如下：

Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("hoodie.tableτίτλος", "example");
properties.put("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
properties.put("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "partitionpath");
properties.put("hoodie.datasource.write.precombine.field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");
properties.put("hoodie.datasource.write.ttl field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.ttl.partition.timeunit", "days");
properties.put("hoodie.datasource.write.ttl.partition.max.age", "7");

在上面的配置中，我们将数据保留时间设置为7天，这意味着Hudi会自动删除7天前的数据记录。

2、使用文件保留策略

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文件保留策略是指根据文件创建时间，设置文件在Hudi中保留的最长时间，当文件达到保留时间时，Hudi会自动将其标记为过期，并在后续的数据清理过程中将其删除。

配置文件保留策略的方法如下：

Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("hoodie.tableτίτλος", "example");
properties.put("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
properties.put("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "partitionpath");
properties.put("hoodie.datasource.write.precombine.field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");
properties.put("hoodie.datasource.write.file.time.tolive.field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.file.time.toalive.field", "1");
properties.put("hoodie.datasource.write.file.time.tolive.timeunit", "days");
properties.put("hoodie.datasource.write.file.time.tolive.max.age", "7");

在上面的配置中，我们将文件保留时间设置为7天，这意味着Hudi会自动删除7天前的文件。

Hudi数据保留值

Hudi数据保留值指的是在数据保留过程中，保留的数据记录的数量，合理配置数据保留值对于数据分析和成本控制具有重要意义，以下是几种常见的Hudi数据保留值配置方法：

1、使用保留记录数策略

保留记录数策略是指根据数据记录的数量，设置在Hudi中保留的数据记录的最小数量，当数据记录数量达到保留值时，Hudi会自动删除最早的数据记录，以保留最新的数据记录。

配置保留记录数策略的方法如下：

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Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("hoodie.tableτίτλος", "example");
properties.put("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
properties.put("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "partitionpath");
properties.put("hoodie.datasource.write.precombine.field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");
properties.put("hoodie.datasource.write.preserve.maxcommits", "100");

在上面的配置中，我们将保留记录数设置为100条，这意味着Hudi会保留最新的100条数据记录。

2、使用保留文件数策略

保留文件数策略是指根据文件的数量，设置在Hudi中保留的文件的最小数量，当文件数量达到保留值时，Hudi会自动删除最早的文件，以保留最新的文件。

配置保留文件数策略的方法如下：

Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("hoodie.tableτίτλος", "example");
properties.put("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
properties.put("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "partitionpath");
properties.put("hoodie.datasource.write.precombine.field", "timestamp");
properties.put("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");
properties.put("hoodie.datasource.write.preserve.maxcommits", "10");

在上面的配置中，我们将保留文件数设置为10个，这意味着Hudi会保留最新的10个文件。

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