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。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统 ...
.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志 数据库提取到Hadoop数据湖 中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。 对于RDBMS摄取,Hudi通过Upserts提供了更快的负载,而非昂贵且低效的批量负载。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,这比 ...
2020-05-19 18:49 0 1618 推荐指数:
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。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统 ...
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 ...
摘要:华为云FunsionInsight MRS已集成Apache Hudi 0.8版本,基于MRS-Hudi构建数据湖解决方案。 本文分享自华为云社区《基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍》,作者:受春柏。 一、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 ...
ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息,服务 ...
转自:http://blog.jobbole.com/110388/ ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与协调框架。基于对ZAB算法的实现,该框架能够很好地保证分布式环境中数据的 ...
序言 常用的5种数据结构和应用场景 String:缓存、计数器、分布式锁等。 List:链表、队列、微博关注人时间轴列表等。 Hash:用户信息、Hash 表等。 Set:去重、赞、踩、共同好友等。 Zset:访问量排行榜、点击量排行榜等。 Redis应用 ...
大数据离线分析场景 通常是指对海量数据进分析和处理,形成结果数据,供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高,但是所处理数据量较大,占用计算存储资源较多,通常通过MR或者Spark作业或者SQL作业实现。离线分析系统架构中以HDFS分布式存储软件为数据底座,计算引擎以基于MapReduce ...
原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=1232 ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点 ...