Apache Hudi异步Compaction方式汇总
本篇文章对执行异步Compaction的不同部署模型一探究竟。
1. Compaction
对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
2. 异步Compaction
异步Compaction会进行如下两个步骤
- 调度Compaction:由摄取作业完成,在这一步,Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice,最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。
- 执行Compaction:一个单独的进程/线程将读取CompactionPlan并对FileSlice执行Compaction操作。
3. 部署模型
几种执行异步Compaction的方法如下
3.1 Spark Structured Streaming
在0.6.0版本,Hudi支持在Spark Structured Streming作业中支持异步Compaction,Compactions在streaming作业内被异步调度和执行,Spark Structured作业在Merge-On-Read表中会默认开启异步Compaction。
Java代码示例如下
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.HoodieDataSourceHelpers;
import org.apache.hudi.config.HoodieCompactionConfig;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode;
import org.apache.spark.sql.streaming.ProcessingTime;
DataStreamWriter<Row> writer = streamingInput.writeStream().format("org.apache.hudi")
.option(DataSourceWriteOptions.OPERATION_OPT_KEY(), operationType)
.option(DataSourceWriteOptions.TABLE_TYPE_OPT_KEY(), tableType)
.option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "_row_key")
.option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY(), "partition")
.option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY(), "timestamp")
.option(HoodieCompactionConfig.INLINE_COMPACT_NUM_DELTA_COMMITS_PROP, "10")
.option(DataSourceWriteOptions.ASYNC_COMPACT_ENABLE_OPT_KEY(), "true")
.option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, tableName)
.option("checkpointLocation", checkpointLocation)
.outputMode(OutputMode.Append());
writer.trigger(new ProcessingTime(30000)).start(tablePath);
3.2 DeltaStreamer Continuous模式
Hudi DeltaStreamer提供连续摄入模式,Spark作业可以持续从上游消费数据写入Hudi,在该模式下,Hudi也支持异步Compaction,下面是在连续模式下进行异步Compaction示例
spark-submit --packages org.apache.hudi:hudi-utilities-bundle_2.11:0.6.0 \
--class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \
--table-type MERGE_ON_READ \
--target-base-path <hudi_base_path> \
--target-table <hudi_table> \
--source-class org.apache.hudi.utilities.sources.JsonDFSSource \
--source-ordering-field ts \
--schemaprovider-class org.apache.hudi.utilities.schema.FilebasedSchemaProvider \
--props /path/to/source.properties \
--continous
3.3 Hudi CLI
Hudi CLI 是另一种异步执行指定Compaction的方式,示例如下
hudi:trips->compaction run --tableName <table_name> --parallelism <parallelism> --compactionInstant <InstantTime>
...
3.4 Hudi Compactor脚本
Hudi还提供了独立工具来异步执行指定Compaction,示例如下
spark-submit --packages org.apache.hudi:hudi-utilities-bundle_2.11:0.6.0 \
--class org.apache.hudi.utilities.HoodieCompactor \
--base-path <base_path> \
--table-name <table_name> \
--instant-time <compaction_instant> \
--schema-file <schema_file>
4. 总结
Hudi提供了不同的Compaction方式,可根据不同应用场景部署不同Compaction方式。
Apache Hudi异步Compaction方式汇总的更多相关文章
- 深入理解Apache Hudi异步索引机制
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 ...
- 一文彻底掌握Apache Hudi异步Clustering部署
1. 摘要 在之前的一篇博客中,我们介绍了Clustering(聚簇)的表服务来重新组织数据来提供更好的查询性能,而不用降低摄取速度,并且我们已经知道如何部署同步Clustering,本篇博客中,我们 ...
- Apache Hudi使用问题汇总(一)
1.如何写入Hudi数据集 通常,你会从源获取部分更新/插入,然后对Hudi数据集执行写入操作.如果从其他标准来源(如Kafka或tailf DFS)中提取数据,那么DeltaStreamer将会非常 ...
- 使用Apache Hudi构建大规模、事务性数据湖
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主 ...
- Apache Hudi 介绍与应用
Apache Hudi Apache Hudi 在基于 HDFS/S3 数据存储之上,提供了两种流原语: 插入更新 增量拉取 一般来说,我们会将大量数据存储到HDFS/S3,新数据增量写入,而旧数据鲜 ...
- Apache Hudi 设计与架构最强解读
感谢 Apache Hudi contributor:王祥虎 翻译&供稿. 欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 本文将介绍Apache Hudi的基本概念.设计以及总体基础架构. 1.简 ...
- Apache Hudi又双叕被国内顶级云服务提供商集成了!
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 ...
- Uber基于Apache Hudi构建PB级数据湖实践
1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi ...
- 使用Apache Spark和Apache Hudi构建分析数据湖
1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理 ...
随机推荐
- C#LeetCode刷题之#206-反转链表(Reverse Linked List)
问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3828 访问. 反转一个单链表. 输入: 1->2-> ...
- 完了,这个硬件成精了,它竟然绕过了 CPU...
我们之前了解过了 Linux 的进程和线程.Linux 内存管理,那么下面我们就来认识一下 Linux 中的 I/O 管理. Linux 系统和其他 UNIX 系统一样,IO 管理比较直接和简洁.所有 ...
- Pycharm 2020.01亲测激活到2089年
Pycharm 2020.01亲测激活到2089年,注意是2020.01版本. 下载jetbrains-agent.jar 链接: https://pan.baidu.com/s/1w1i15pT38 ...
- CSAPP =1= 计算机系统漫游
思维导图 预计阅读时间:15min 阅读书籍 <深入理解计算机系统> 参考视频 [精校中英字幕]2015 CMU 15-213 CSAPP 深入理解计算机系统 课程视频 参考文章 < ...
- <抽奖奇遇>
时间如同指间沙一般,转眼间一个月就过去了,今天是出去抽奖的日子,这种事情本来性格就淡漠的我不想去参和,怎奈老爸非让我去,我也感到很是无奈.我的运气一直都不好,所以就没抱什么希望,就当是出门去看看热闹 ...
- 第2章 RDD编程(2.3)
第2章 RDD编程(2.3) 2.3 TransFormation 基本RDD Pair类型RDD (伪集合操作 交.并.补.笛卡尔积都支持) 2.3.1 map(func) 返回一个新的RDD,该 ...
- CodeQL CLI入门
一.CodeQL CLI 安装和配置 1.下载CodeQL CLI 压缩包 https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases 2.创建Cod ...
- 个人项目WC.exe Node.js+electron实现
前言 实现语言:Javascript 编译工具:webstorm GitHub:https://github.com/NPjuan/WC.git 项目要求 wc.exe 是一个常见的工具,它能统计文本 ...
- Biologically Inspired Reinforcement Learning: Reward-Based Decomposition for Multi-goal Environments
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 我们提出了一种基于情绪的分层强化学习(HRL)算法,用于具有多种奖励来源的环境.该系统的架构受到大脑神经生物学的启发,特 ...
- Webstorm的常用快捷键
编辑 Ctrl + Space 基本代码完成 (任何类. 方法或变量名称) Ctrl + Shift + Enter 完整的语句 Ctrl + P (在方法调用参数) 内的参数信息 Ctrl + Q ...