Hudiは、データレイクにデータベース相当の機能を持ち込み、増分処理フレームワークで分単位の低遅延分析を狙うと公式サイトが説明しています。ストリーム取り込み（KafkaやPulsar）、CDC（DebeziumやFlink CDC）、S3・GCS・Azure Blob・Apache Hadoopなどのストレージ、SparkやFlinkでの処理、Trino・Athenaなどでのクエリといった連携先が挙げられています。実際の遅延や性能は構成に依存するため、公式ページから具体的な数値は確認できません。
更新・削除を伴うレイクハウス分析の課題に対するHudiの機能
更新可能なデータレイクと増分処理を、幅広いエンジンと組み合わせられる点が特徴です。