。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包含的記錄的更新合並。相比之下,沒有索引的設計 比如Apache Hive ACID ,可能會導致需要把 ...
2022-04-09 10:05 0 1009 推薦指數:
。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, ...
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 ...
唯一的是什么? 1. 索引列(字段)的所有值都只能出現一次,即必須唯一 -------------------------------------------------------------------------------- 主鍵索引與唯一索引的區別 1. 主鍵是一種約束 ...
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為了幫助賣家提高運營水平,賣家管理后台會展示一些訪客、訂單等趨勢和指標數據,如PV,UV,轉化率,GMV等; 這些指標的計算依靠前端埋點和訂單詳情等數據,其特點是數據量大,並有一定的實時性要求。 Druid本質是一個分布式時序數據庫,其設計恰好滿足這個場景: Historical數據 ...
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 ...
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 ...