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 ...
. 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,有新增的寫到預寫日志log中 Hudi提供了 種查詢數據的方式: 讀優化 只讀取par文件 base文件 增量 不同數據版本之間的 ...
2021-09-26 21:36 0 165 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 ...
目前市面上流行的三大開源數據湖方案分別為:delta、Apache Iceberg和Apache Hudi。 其中,由於Apache Spark在商業化上取得巨大成功,所以由其背后商業公司Databricks推出的delta也顯得格外亮眼。 Apache Hudi是由Uber ...
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. 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 ...
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 ...
T3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10倍。我們基於數據 ...
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 ...