1.场景需求在医疗场景下，涉及到的业务库有几十个，可能有上万张表要做实时入湖，其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现，自由度较高，导致整体上存在非常多的新增列，删除列，改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更，即新增列
Presto、Spark SQL、Hive的比较 1.Presto Presto只有计算分析能力但可以连接多种数据源，包括Hive，Oracle，MySQL，Kafka，MongoDB，Redis等，并且可以将多个不同数据源进行联合分析。可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。 Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive，
一、介绍 在构建数据湖时，也许没有比数据格式存储更具有意义的决定。其结果将对其性能、可用性和兼容性产生直接影响。 通过简单地改变数据的存储格式，我们就可以解锁新的功能，提高整个系统的性能，这很有启发意义。 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake是目前为数据湖设计的
盘点行业内近期发生的大事，Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的，尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比，颇有些引战的味道。 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans，并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试，但如果全程看完 delta2.0
在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL 和 MySQL 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。 在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于
JavaClient Insert, @Override public List<WriteStatus> insert(List<HoodieRecord<T>> records, String instantTime) { HoodieTable<T, List<HoodieRecord<T>>, List<HoodieKey>, List<WriteStatus>> table
Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop With the evolution of storage formats like Apache Parquet and Apache ORC and query engines like Presto and Apache Impala, the Hadoop ecosystem has the potential to become a gen
1. 现状说明 1.1 数据湖摄取和计算过程 - 处理更新 在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创
1. 摘要 Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。 Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。 我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管
前言 本文对Hudi官网提到的部分特性（功能）做了测试，具体的测试数据均由以下代码直接生成： from faker import Faker def fake_data(faker: Faker, row_num: int): file_name = f'/Users/gavin/Desktop/tmp/student_{row_num}_rows.csv' with open(file=file_name, m
一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压 tar -zxvf flink-1.13.1-bin
从 Hudi 0.10.0版本开始，我们很高兴推出在数据库领域中称为 Z-Order 和 Hilbert 空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持。 1. 背景 Amazon EMR 团队最近发表了一篇很不错的文章展示了对数据进行聚簇是如何提高查询性能的，为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系，让
环境准备 集成jar包：hudi-hadoop-mr-bundle-0.10.1.jar，放入$HIVE_HOME/lib目录下 建外部表 create database db_hudi; use db_hudi; CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS tbl_hudi_didi( order_id BIGINT, product_id INT, city_id INT, district INT, co
工具类 package com.zhen.hudi.didi import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * @Author FengZhen * @Date 3/1/22 9:34 PM * @Description SparkSql操作数据（加载读取和保存写入）时工具类 * 比如获取SparkSession实例对象等 */ object SparkUtils
总述 Hudi提供两类型表：写时复制(Copy on Write, COW)表和读时合并(Merge On Read, MOR)表。 对于Copy-On-Write Table，用户的update会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为0，适合写少读多的场景。 对于Merge-On-Read Table，整体的结构有点像LSM-Tree，用户的写入先写入
1. 添加jar包到spark的jar目录下 https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/hudi/hudi-spark3.1.2-bundle_2.12/0.10.1/hudi-spark3.1.2-bundle_2.12-0.10.1.jar https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-avro_2.12/3.1.2/spark-avro_2.12-3.1.2.jar 2. 重
前言 在上一篇博客HUDI preCombinedField 总结中已经对preCombinedField进行总结过一次了，由于当时对源码理解还不够深入，导致分析的不全面，现在对源码有了进一步的理解，所以再进行总结补充一下。 历史比较值 上面总结中： DF：无论新记录的ts值是否大于历史记录的ts值，都会覆盖写，直
目录 0. 相关文章链接 1. 编译Hudi源码 1.1. Maven安装 1.2. 下载并编译hudi 2. 安装HDFS 3. 安装Spark 4. 在spark-shell中运行hudi程序 主要介绍的Apache原生的Hudi、HDFS、Spark等的集成使用 0. 相关文章链接 大数据基础知识点 文章汇总 1. 编译Hudi源码 虽然对hudi的下载
一、Hudi是什么 Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals）：用于管理分布式文件系统DFS上大型分析数据集存储。 Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。 二、Hudi功能 Hudi是在大数据
一、编译 1.下载源码 https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hudi/0.10.1/hudi-0.10.1.src.tgz 2.编译 mvn clean install -DskipTests -DskipITs -Dscala-2.11 -Dspark3 报以下错误 [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.0:co
本文目录 背景知识 大数据时代的构架演进 RocketMQ Connector&Stream Apache Hudi 构建Lakehouse实操 本文标题包含三个关键词：Lakehouse、RocketMQ、Hudi。我们先从整体Lakehouse架构入手，随后逐步分析架构产生的原因、架构组件特点以及构建Lakehouse架构的实操部分。 背景知识 1
Hudi 先说 Hudi。Hudi 的设计目标正如其名，Hadoop Upserts Deletes and Incrementals（原为 Hadoop Upserts anD Incrementals），强调了其主要支持 Upserts、Deletes 和 Incremental 数据处理，其主要提供的写入工具是 Spark HudiDataSource API 和自身提供的 DeltaStreamer，均支持三
概述 Delta商业版功能相对完善, 是由Databricks主推其他计算引擎的优先级是弱于Spark的并且付费, 社区版是商业版的简化, 功能支持没有商业版完善, 适合Spark为核心技术组件的公司.Hudi同样紧耦合Spark功能相对比较完善,但是扩展性比较差, 使用其他计算引擎的话开发工作量较
