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 ...
英文原文:https: hudi.apache.org blog hudi indexing mechanisms Apache Hudi使用索引來定位更刪操作所在的文件組。對於Copy On Write表,索引能加快更刪的操作,因為避免了通過連接整個數據集來決定哪些文件需要重寫。對於Merge On Read表,這個設計,對於任意給定的基文件,能限定要與其合並的記錄數量。具體地,一個給定的基文 ...
2021-01-01 09:59 1 726 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 ...
寫在前面:最近,數據湖的概念非常熱,許多前線的同學都在討論數據湖應該怎么建?阿里雲有沒有成熟的數據湖解決方案?阿里雲的數據湖解決方案到底有沒有實際落地的案例?怎么理解數據湖?數據湖和大數據平台有什么不同?頭部的雲計算玩家都各自推出了什么樣的數據湖解決方案?帶着這些問題,我們嘗試寫了這樣一篇 ...
聲明 本文轉自: 一文解讀數據湖 正文 寫在前面:最近,數據湖的概念非常熱,許多前線的同學都在討論數據湖應該怎么建?阿里雲有沒有成熟的數據湖解決方案?阿里雲的數據湖解決方案到底有沒有實際落地的案例?怎么理解數據湖?數據湖和大數據平台有什么不同?頭部的雲計算玩家都各自推出了什么樣的數據湖 ...
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 ...
1. 引言 從確保准確預計到達時間到預測最佳交通路線,在Uber平台上提供安全、無縫的運輸和交付體驗需要可靠、高性能的大規模數據存儲和分析。2016年,Uber開發了增量處理框架Apache Hudi,以低延遲和高效率為關鍵業務數據管道賦能。一年后,我們開源了該解決方案,以使得其他有需要的組織 ...