Apache Hudi Apache Hudi 在基於 HDFS/S3 數據存儲之上，提供了兩種流原語： 插入更新 增量拉取 一般來說，我們會將大量數據存儲到HDFS/S3，新數據增量寫入，而舊數據鮮有改動，特別是在經過數據清洗，放入數據倉庫的場景。而且在數據倉庫如 hive中 ...

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 ...

Hopsworks特征存儲庫統一了在線和批處理應用程序的特征訪問而屏蔽了雙數據庫系統的復雜性。我們構建了一個可靠且高性能的服務，以將特征物化到在線特征存儲庫，不僅僅保證低延遲訪問，而且還保證在服務時間可以訪問最新鮮的特征值。 企業機器學習模型為指導產品用戶交互提供了價值價值。通常這些 ML ...

。例如你可以讀取MySQL binlog日志或Sqoop增量導入，並將它們應用在DFS上的Hudi表， ...

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，一個給定的基文件只需要和其所 ...

本篇文章主要介紹Hudi在醫療大數據中的應用，主要分為５個部分進行介紹：1. 建設背景，2. 為什么選擇Hudi，3. Hudi數據同步，4. 存儲類型選擇及查詢優化，5. 未來發展與思考。 1. 建設背景 我們公司主要為醫院建立大數據應用平台，需要從各個醫院系統中抽取數據建立大數據平台 ...

通過Spark作業將數據寫入Hudi時，Spark應用的調優技巧也適用於此。如果要提高性能或可靠性，請牢記以下幾點。 輸入並行性：Hudi對輸入進行分區默認並發度為1500，以確保每個Spark分區都在2GB的限制內（在Spark2.4.0版本之后去除了該限制），如果有更大的輸入，則相應地進行 ...

1. 可用性 在Hudi最新master分支，由Hudi活躍貢獻者Raymond Xu貢獻了DataDog監控Hudi應用指標，該功能將在0.6.0 版本發布，也感謝Raymond的投稿。 2. 簡介 Datadog是一個流行的監控服務。在即將發布的Apache Hudi 0.6.0版本中 ...