Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据. 从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的. 场景 可以添加.删除.修改和移动列(包括嵌套列) 分区列不能演进 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加.删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前,请先设置spark.sql.extensions,…

​ 点亮 ️ Star · 照亮开源之路 https://github.com/apache/dolphinscheduler 本文目录 1 DolphinScheduler的设计与策略 1.1 分布式设计 1.1.1 中心化 1.1.2 去中心化 1.2 DophinScheduler架构设计 1.3 容错问题 1.3.1 宕机容错 1.3.2 失败重试 1.4 远程日志访问 2 DolphinScheduler源码分析 2.1 工程模块介绍与配置文件 2.1.1 工程模块介绍 2.1.2 配…

1. Glue与Hudi简介 AWS Glue AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务.对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群. Apach Hudi Apache Hudi最早由Uber设计开发,后提交给Apache孵化器,2020年5月,Hudi正式升级为Apache的顶级项…

Apache Hudi 的Payload是一种可扩展的数据处理机制,通过不同的Payload我们可以实现复杂场景的定制化数据写入方式,大大增加了数据处理的灵活性.Hudi Payload在写入和读取Hudi表时对数据进行去重.过滤.合并等操作的工具类,通过使用参数 "hoodie.datasource.write.payload.class"指定我们需要使用的Payload class. ​ 1.摘要 Apache Hudi 的Payload是一种可扩展的数据处理机制,通过不同的Pay…

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.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS…

今天,又是干货满满的一天.这是全网最硬核 JVM 系列的开篇,首先从 TLAB 开始.由于文章很长,每个人阅读习惯不同,所以特此拆成单篇版和多篇版 全网最硬核 JVM TLAB 分析(单篇版不包含额外加菜) 全网最硬核 JVM TLAB 分析 1. 内存分配思想引入 全网最硬核 JVM TLAB 分析 2. TLAB生命周期与带来的问题思考 全网最硬核 JVM TLAB 分析 3. JVM EMA期望算法与TLAB相关JVM启动参数 全网最硬核 JVM TLAB 分析 4. TLAB 基本流程全…

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法, 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法. 对于此类数据集,我们可以使用各种查询引擎查询它们. 写操作 在此之前,了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助. 这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改. UPSERT(插入更新) :这是默认操作,在该操作中,通过查找索引,首先将输…

一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章. 1. 概述 Apache Hudi 是一个快速迭代的数据湖存储系统,可以帮助企业构建和管理PB级数据湖,Hudi通过引入upserts.deletes和增量查询等原语将流式能力带入了批处理.这些特性使得统一服务层可提供更快.更新鲜的数据.Hudi表可存储在Hadoop兼容的分布式文件系…