。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包含的记录的更新合并。相比之下,没有索引的设计 比如Apache Hive ACID ,可能会导致需要把 ...
2022-04-09 10:05 0 1009 推荐指数:
。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, ...
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 ...
唯一的是什么? 1. 索引列(字段)的所有值都只能出现一次,即必须唯一 -------------------------------------------------------------------------------- 主键索引与唯一索引的区别 1. 主键是一种约束 ...
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为了帮助卖家提高运营水平,卖家管理后台会展示一些访客、订单等趋势和指标数据,如PV,UV,转化率,GMV等; 这些指标的计算依靠前端埋点和订单详情等数据,其特点是数据量大,并有一定的实时性要求。 Druid本质是一个分布式时序数据库,其设计恰好满足这个场景: Historical数据 ...
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。而且在数据仓库如 hive中 ...
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 ...