近实时摄取 对于 RDBMS 关系型的摄入，Hudi提供了更快的 Upset 操作。例如，你可以通过 MySql binlog 的形式或者 Sqoop 导入到 hdfs上的对应的 Hudi表中，这样操作比 Sqoop 批量合并 job（Sqoop merge）和复杂合并工作流更加快速高效。 对于NoSql的数据库，比如Cassandra，Voldemort，Hbase，
使用sparkShell连接hudi [root@ha1 bin]#spark-shell \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_2.11:0.5.3,org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4,org.apache.avro:avro:1.8.2 \ --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer'
编译hudi 首先安装maven，修改仓库为aliyun，准备进行maven编译。 <mirror> <id>aliyunmaven</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>阿里云公共仓库</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror>
1. 引入 Apache Hudi是一个流行的开源的数据湖框架，Hudi提供的一个非常重要的特性是自动管理文件大小，而不用用户干预。大量的小文件将会导致很差的查询分析性能，因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开/读取/关闭。在流式场景中不断摄取数据，如果不进行处理，会产生很多小文件
flinksql写入hudi 测试环境： Flink 1.11.1 hudi 0.8.0 Hadoop 3.0.0 Hive 2.1.1 准备工作： 1.安装flink 1.11.1,要下载带hadoop版本的； 2.下载hudi-flink-bundle_2.1?.jar，并放入$FLINK_HOME/lib下。下载地址： https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/hudi/hudi-
1. 介绍 Apache Hudi是一个开源的数据湖框架，旨在简化增量数据处理和数据管道开发。借助Hudi可以在Amazon S3、Aliyun OSS数据湖中进行记录级别管理插入/更新/删除。AWS EMR集群已支持Hudi组件，并且可以与AWS Glue Data Catalog无缝集成。此特性可使得直接在Athena或Redshift Spectr
Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及流式消费变化数据的能力。 应用场景 近实时数据摄取 Hudi支持插入、更新和删除数据的能力。您可以实时摄取消息队列（Kafka）和日志服务SLS等日志数据至Hudi中，同时也支持实时同步数据库Binlog产生
英文原文：https://hudi.apache.org/blog/hudi-indexing-mechanisms/Apache Hudi使用索引来定位更删操作所在的文件组。对于Copy-On-Write表，索引能加快更删的操作，因为避免了通过连接整个数据集来决定哪些文件需要重写。对于Merge-On-Read表，这个设计，对于任意给定的基文件
Hudi 0.7.0 Hudi Jave Client 测试 <dependency> <groupId>org.apache.hudi</groupId> <artifactId>hudi-java-client</artifactId> <version>0.7.0</version> </dependency> 将hudi 0.7 版本编译好的 hudi-example-0.7.
Hudi 按照我的理解，我们一般所说的 MOR 与 Hudi 中的 MOR 不同，我们强调的是 query，而 Hudi 中指的是 table type。Hudi 中真正对应的我们的是视图（query type） 中的近实时视图（Snapshot Queries）： 在此视图上的查询将查看某个增量提交操作中数据集的最新快照。该视图通过动态合并最
数据湖 数据湖或者Hudi是由大数据厂商提出来的。 数据量越大，越需要不同种类的存储，但是并不是所有企业的数据都是适合存储在廉价的HDFS集群之上的。 Apache Hudi让用户可以在Hadoop兼容的基础上存储大量数据，同时它还提供了两种原语操作，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift查询Hudi表，现在它终于来了。 现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而
1. 引入 开源Apache Hudi项目为Uber等大型组织提供流处理能力，每天可处理数据湖上的数十亿条记录。 随着世界各地的组织采用该技术，Apache开源数据湖项目已经日渐成熟。 Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个数据湖项目，可在与Apache Hadoop兼容的云存储系统（包
1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖 中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。 对于RDBMS摄取，Hudi通过Upserts提供了更快的负载，而非昂贵且低效的批量负载。例如
是的，最近国内云服务提供商腾讯云在其EMR-V2.2.0版本中优先集成了Hudi 0.5.1版本作为其云上的数据湖解决方案对外提供服务 Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 一般来说，我们会将大量数据存储到 HDFS，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数
1. 引入 云上对象存储的廉价让不少公司将其作为主要的存储方案，而Hudi作为数据湖解决方案，支持对象存储也是必不可少。之前AWS EMR已经内置集成Hudi，也意味着可以在S3上无缝使用Hudi。当然国内用户可能更多使用阿里云OSS作为云上存储方案，那么如果用户想基于OSS构建数据湖，那么Hudi是否
Kudu、Hudi和Delta Lake的比较 kudu、hudi和delta lake是目前比较热门的支持行级别数据增删改查的存储方案，本文对三者之间进行了比较。 存储机制 kudu 最新的数据保存在内存，称为MemRowSet（行式存储，基于primary key有序）， 当MemRowSet写满（默认1G或者120s）后flush到磁盘，形成DiskRowSet（列
