Uber基于Apache Hudi构建PB级数据湖实践
1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线，在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年，Uber开发了增量处理框架Apache Hudi，以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后，我们开源了该解决方案，以使得其他有需要的组织 ...
原文：字节跳动基于Apache Hudi构建EB级数据湖实践
来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享。 接下来将分为场景需求 设计选型 功能支持 性能调优 未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践。 在推荐系统中，我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储，这是一个公司自研的组件TBase，提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的 ...
2021-08-29 09:26 0 367 推荐指数：
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