设置 Payload 为 OverwriteNonDefaultsWithLatestAvroPayload：
set `hoodie.datasource.write.payload.class`=`org.apache.hudi.common.model.OverwriteNonDefaultsWithLatestAvroPayload`;
插入和查询语句：
insert into t71 (ds,ut,pk,f0) values (20230101,CURRENT_TIMESTAMP,1001,1);
select * from t71 where pk=1001; -- 第 1 次查询
insert into t71 (ds,ut,pk,f1) values (20230101,CURRENT_TIMESTAMP,1001,2);
select * from t71 where pk=1001; -- 第 2 次查询
insert into t71 (ds,ut,pk,f2) values (20230101,CURRENT_TIMESTAMP,1001,3);
select * from t71 where pk=1001; -- 第 3 次查询
第 1 次查询的结果：
_hoodie_partition_path _hoodie_file_name ut pk f0 f1 f2
ds=20230101 00000001-1521-41de-94a3-96b0b8f4a54f-0_1-21-19_20230529124148552.parquet 2023-05-29 12:41:48.74 1001 1 NULL NULL
第 2 次查询的结果：
_hoodie_partition_path _hoodie_file_name ut pk f0 f1 f2
ds=20230101 00000001-1521-41de-94a3-96b0b8f4a54f-0 2023-05-29 12:46:11.696 1001 1 2 NULL
第 3 次查询的结果：
_hoodie_partition_path _hoodie_file_name ut pk f0 f1 f2
ds=20230101 00000001-1521-41de-94a3-96b0b8f4a54f-0 2023-05-29 12:50:30.234 1001 1 NULL 3
从上测试可以看到第 3 次的插入覆盖了第 2 次的插入，原因是第 2 次的结果还没有落地形成 basefile（基础文件，即 parquet 列式文件），还处于 logfile 状态（日志文件，即行式的 avro 文件），基于 precombine 覆盖了。
Compaction
Hudi 的 MOR 表由列式 Parquet 文件和行式 Avro 文件构成，其中 Avro 是新写入的，为 logfile，而 Parquet 是存储已有的，为 basefile，注意对于 COW 表只有 basefile。如果 Avro 文件过多，查询性能受到的影响就大，通过 compaction 合并 Avro 文件降低影响。
Compaction 又分为两步：调度（schedule）和执行（run）。调度的目的是通过扫描分区，找出要合并的 fileslices，将 compaction 计划写入时间轴（timeline）；执行这步读取 compaction 计划和合并 fileslices。
使用 Compaction 分为同步和离线两种：
- 同步 Compaction 设置
hoodie.compact.inline=true
hoodie.compact.inline.max.delta.commits=2
- 离线 Compaction 设置
hoodie.compact.inline=false
hoodie.compact.inline.max.delta.commits=2
离线方式，建议设置 compaction.schedule.enable 为 true，开启由写任务（write task）定期（periodically）触发执行。
基础文件（basefile）
基础文件为列式格式（如 Parquet 或 Orc，默认为 Parquet）的记录集，对于 COW 表只有基础文件。
日志文件（logfile）
日志文件包含了针对基础文件的插入（inserts）、更新（updates）和删除（deletes）数据，日志文件仅 MOR 表有。
_hoodie_file_name
存储记录的文件名。