Hudi特性 數據湖處理非結構化數據、日志數據、結構化數據 支持較快upsert/delete, 可插入索引 Table Schema 小文件管理Compaction ACID語義保證,多版本保證 並具有回滾功能 savepoint 用戶數據 ...
T 出行的楊華和張永旭描述了他們數據湖架構的發展。該架構使用了眾多開源技術,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您將看到我們如何使用Hudi和Alluxio將數據攝取時間縮短一半。此外,數據分析人員如何使用Presto Hudi和Alluxio讓查詢速度提高了 倍。我們基於數據編排為數據管道的多個階段 包括提取和分析 構建了數據湖。 .T 出行數據湖總覽 T 出行當前還處於業務擴 ...
2020-12-06 21:14 0 926 推薦指數:
Hudi特性 數據湖處理非結構化數據、日志數據、結構化數據 支持較快upsert/delete, 可插入索引 Table Schema 小文件管理Compaction ACID語義保證,多版本保證 並具有回滾功能 savepoint 用戶數據 ...
作者:李少鋒 文章目錄: 一、CDC背景介紹 二、CDC數據入湖 三、Hudi核心設計 四、Hudi未來規划 1. CDC背景介紹 首先我們介紹什么是CDC?CDC的全稱是Change data Capture,即變更數據捕獲,它是數據庫領域非常常見的技術,主要用於捕獲數據庫的一些 ...
1. 引入 大多數現代數據湖都是基於某種分布式文件系統(DFS),如HDFS或基於雲的存儲,如AWS S3構建的。遵循的基本原則之一是文件的“一次寫入多次讀取”訪問模型。這對於處理海量數據非常有用,如數百GB到TB的數據。 但是在構建分析數據湖時,更新數據並不罕見。根據不同場景,這些更新頻率 ...
本次分享分為5個部分介紹Apache Hudi的應用與實踐 實時數據落地需求演進 基於Spark+Hudi的實時數據落地應用實踐 基於Flink自定義實時數據落地實踐 基於Flink+Hudi的應用實踐 后續應用規划及展望 1. 實時數據落地需求演進 實時平台 ...
1. Hudi核心概念 Hudi核心組件結構 通過Hudi客戶端把數據寫入Hudi, 寫入的時候有兩種方式: COW(copy on write)寫時復制-java中的讀寫分離 MOR(merge on read)讀時合並 (讀數據的時候先合並,寫數據時寫到par文件中 ...
來自字節跳動的管梓越同學一篇關於Apache Hudi在字節跳動推薦系統中EB級數據量實踐的分享。 接下來將分為場景需求、設計選型、功能支持、性能調優、未來展望五部分介紹Hudi在字節跳動推薦系統中的實踐。 在推薦系統中,我們在兩個場景下使用數據湖 我們使用 ...
1. 傳統數據湖存在的問題與挑戰 傳統數據湖解決方案中,常用Hive來構建T+1級別的數據倉庫,通過HDFS存儲實現海量數據的存儲與水平擴容,通過Hive實現元數據的管理以及數據操作的SQL化。雖然能夠在海量批處理場景中取得不錯的效果,但依然存在如下現狀問題: 問題一:不支持事務 由於傳統 ...
簡介: B 站選擇 Flink + Hudi 的數據湖技術方案,以及針對其做出的優化。 本文作者喻兆靖,介紹了為什么 B 站選擇 Flink + Hudi 的數據湖技術方案,以及針對其做出的優化。主要內容為: 傳統離線數倉痛點 數據湖技術方案 Hudi 任務穩定性 ...