Apache Hudi Apache Hudi 在基于 HDFS/S3 数据存储之上，提供了两种流原语： 插入更新 增量拉取 一般来说，我们会将大量数据存储到HDFS/S3，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数据清洗，放入数据仓库的场景。而且在数 ...

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中，常用Hive来构建T+1级别的数据仓库，通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容，通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然 ...

Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值。通常这些 ML ...

。例如你可以读取MySQL binlog日志或Sqoop增量导入，并将它们应用在DFS上的Hudi表， ...

Apache Hudi使用索引来定位更删操作所在的文件组。对于Copy-On-Write表，索引能加快更删的操作，因为避免了通过连接整个数据集来决定哪些文件需要重写。对于Merge-On-Read表，这个设计，对于任意给定的基文件，能限定要与其合并的记录数量。具体地，一个给定的基文件只需要和其所 ...

本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。 1. 建设背景 我们公司主要为医院建立大数据应用平台，需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台 ...

通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。 输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行 ...

1. 可用性 在Hudi最新master分支，由Hudi活跃贡献者Raymond Xu贡献了DataDog监控Hudi应用指标，该功能将在0.6.0 版本发布，也感谢Raymond的投稿。 2. 简介 Datadog是一个流行的监控服务。在即将发布的Apache Hudi 0.6.0版本中 ...