在 Apache Hudi 中，实时视图和快照视图分别适用于哪些查询场景？请说明两者的原理差异以及各自适用的数据处理需求。

回答思路

1. 【回答框架 1】实时视图（Realtime View）基于合并基础文件与增量日志（avro 或 parquet）的实时合并逻辑，提供最新数据状态，适合对数据新鲜度要求高的近实时查询，但查询时需合并日志，延迟略高。
2. 【回答框架 2】快照视图（Snapshot View）通过只读取基础文件（列式存储）获取某时间点的数据快照，不合并日志，查询性能较好，适合对数据完整性和一致性要求高、允许一定延迟的批处理分析场景。
3. 【回答框架 3】两者本质区别在于处理未 compaction 的增量日志：实时视图牺牲部分查询性能换取数据实时性，快照视图则优先查询性能与稳定延迟，适用于离线报表、批处理等。
4. 【回答框架 4】实际方案中，实时视图适用于实时监控、在线报表等需要近实时数据的场景；快照视图适用于每日定时批处理、数据仓库 ETL 等。需要根据业务 SLA 权衡选择。
5. 【回答框架 5】性能优化可通过调整 compaction 策略，如异步 compaction 平衡实时视图查询与写放大风险，但需监控资源。
6. 【关键点 1】实时视图合并基础文件与增量日志，提供最新数据；快照视图仅读基础文件，提供历史快照。
7. 【关键点 2】实时视图适合低延迟近实时查询，快照视图适合批处理与分析。
8. 【关键点 3】Hudi compaction 平衡基础文件与日志，影响查询性能与实时性。
9. 【关键点 4】选择应依据数据新鲜度要求和查询性能容忍度。
10. 【关键点 5】实际方案需结合集群资源与业务 SLA 调优。
11. 【易错点 1】混淆视图与表类型（Copy-on-Write 与 Merge-on-Read），视图是逻辑层，表类型是存储层。
12. 【易错点 2】误以为快照视图一定更快，实际在数据未压缩或查询频次低时实时视图也可能有优势。
13. 【易错点 3】忽略 compaction 策略对实时视图查询延迟的影响，可能导致性能劣化。