单表并发控制
默认情况下Hudi不支持单表并发写和Compaction操作，在使用Flink、Spark引擎进行数据写入以及使用Spark引擎进行Compaction操作时，会先尝试获取锁对应的锁（集群内Zookeeper提供分布式锁服务，并自动配置生效），如果获取失败则任务直接退出，以防止所任务并发操作表时导致表损坏。如果开启Hudi单表并发写功能，则上述功能自动失效。
Hudi单表并发写实现方案
使用并发机制需要注意问题
- Hudi当前并发机制无法保证写入后表主键唯一， 这个需要用户自己来保证。
- 增量查询问题：数据消费以及Checkpoint可能会乱序，多个并发写操作在不同的时间点完成。
- 并发写需要在启用并发写特性后支持并发，未开启时不支持并发写入。
如何使用并发机制
- 启用并发写入机制。
hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control
hoodie.cleaner.policy.failed.writes=LAZY
- 设置并发锁方式。
hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.hive.HiveMetastoreBasedLockProvider
hoodie.write.lock.hivemetastore.database=<database_name>
hoodie.write.lock.hivemetastore.table=<table_name>
Zookeeper：
hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.client.transaction.lock.ZookeeperBasedLockProvider
hoodie.write.lock.zookeeper.url=<zookeeper_url>
hoodie.write.lock.zookeeper.port=<zookeeper_port>
hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key=<table_name>
hoodie.write.lock.zookeeper.base_path=<table_path>
更多配置参数请参考配置参考。
当设置cleaner policy为Lazy时，本次写入仅能关注到自己写入的文件是否过期，不能检查并清理历史写入产生的垃圾文件，即在并发场景下，无法自动清理垃圾文件。
