大数据框架下，常用的数据更新策略有三种:
COW: copy-on-write, 写时复制;
MOR: merge-on-read, 读时合并;
MOW: merge-on-write, 写时合并;
hudi等数据湖仓框架，常用的是前两种实现数据更新。而Doris则主要用后两种更新数据。
COW
在数据写入的时候，复制一份原来的拷贝，在其基础上添加新数据,创建数据文件的新版本。新版本文件包括旧版本文件的记录以及来自传入批次的记录(全量最新)。
正在读数据的请求，读取的是最近的完整副本，这类似Mysql 的MVCC的思想。
在java的类库中就有一个CopyOnWriteArrayList，而linux的fork子进程的内部机制也是通过COW实现。可以说，COW是比较常用的数据更新方案。
MOR
新插入的数据存储在delta log 中，定期再将delta log合并进行parquet数据文件。读取数据时，会将delta log跟老的数据文件做merge。
这个merge的过程一般是多路归并排序的实现：查询时将重复的 Key 排在一起，并进行聚合操作，其中高版本 Key 的会覆盖低版本的 Key，最终只返回给用户版本最高的那一条记录。
hudi中，数据表的存储类型主要是MOR,参考: Hudi-表的存储类型及比较
MOW
将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候， 所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。
别的大数据框架我没有查到相关的信息，这个的应用主要是在Doris的Unique数据模型中，即通过MOW实现了Unique数据模型下的数据更新。
Doris的MOW的实现方案是: Delete + Insert。即在数据写入时通过一个主键索引查找到被覆盖的 Key，将其标记为删除。 参考自微软的 SQL Server 在 2015 年 VLDB 上发表的论文《Real-Time Analytical Processing with SQL Server》中提出的方案。
Delete + Insert
这篇论文提出了数据写入时将旧的数据标记删除（使用一个 Delete Bitmap 的数据结构），并将新数据记录在 Delta Store 中，查询时将 Base 数据、Delete Bitmap、Delta Store 中的数据 Merge 起来以得到最新的数据。整体方案如下图所示
其优点是，任何一个有效的主键只存在于一个地方（要么在 Base Data 中，要么在 Delta Store 中），这样就避免了查询过程中的大量归并排序的消耗，同时 Base 数据中的各种丰富的列存索引也仍然有效。
简单来讲，Merge-On-Write 的处理流程是：
- 对于每一条 Key，查找它在 Base 数据中的位置（rowsetid + segmentid + 行号）
- 如果 Key 存在，则将该行数据标记删除。标记删除的信息记录在 Delete Bitmap中，其中每个 Segment 都有一个对应的 Delete Bitmap
- 将更新的数据写入新的 Rowset 中，完成事务，让新数据可见（能够被查询到）
- 查询时，读取 Delete Bitmap，将被标记删除的行过滤掉，只返回有效的数据
总结
之所以会有这篇文章，主要是想总结一下大数据框架下常用的(准实时/实时)数据更新的常用解决方案，毕竟解决方案是通用的，只是实现方式会有差异。
关于更详细的内容与实现，请参考:
10x 查询性能提升，全新 Unique Key 的设计与实现
cow、mor与mow
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