Hudi特性 数据湖处理非结构化数据、日志数据、结构化数据 支持较快upsert/delete, 可插入索引 Table Schema 小文件管理Compaction ACID语义保证,多版本保证 并具有回滚功能 savepoint 用户数据 ...

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台 ...

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统（DFS），如HDFS或基于云的存储，如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用，如数百GB到TB的数据。 但是在构建分析数据湖时，更新数据并不罕见。根据不同场景，这些更新频率 ...

1. Hudi核心概念 Hudi核心组件结构 通过Hudi客户端把数据写入Hudi, 写入的时候有两种方式: COW(copy on write)写时复制-java中的读写分离 MOR(merge on read)读时合并 (读数据的时候先合并,写数据时写到par文件中 ...

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 ...

T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术，包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中，您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外，数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据 ...

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 ...

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 ...