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…

关键词: 1.新建aws ec2实例 2.使用putty连接到aws ec2 实例(SSH协议) 3.使用filezilla连接到aws ec2实例(SFTP协议) 4.在aws ec2上部署apache服务器(lamp) 5.配置安全组使aws ec2实例能被外网访问 6.弹性IP(EIP) 朋友想搭一个境外网站,找我帮忙,希望服务器.域名都在境外.我没有在境外建站的经历,只能先尝试.于是上网搜索了一下境外服务器,大家比较常用的是Digital Ocean和AWS,我索性打开这两家的官网,打算…

1. 引入 Apache Hudi是一个开源的增量数据处理框架,提供了行级insert.update.upsert.delete的细粒度处理能力(Upsert表示如果数据集中存在记录就更新:否则插入). Hudi处理数据插入和更新,不会创建太多的小文件(小文件会导致查询端性能降低),Apache Hudi自动管理及合并小文件,让其保持指定大小,这避免了自建解决方案来监控和重写小文件为大文件. Hudi数据集在如下场景下非常适用 使用GDPR和CCPA法规来删除用户个人信息或修改个人信息用途. 处…

1. 概述 成千上万的客户在Amazon EMR上使用Apache Spark,Apache Hive,Apache HBase,Apache Flink,Apache Hudi和Presto运行大规模数据分析应用程序.Amazon EMR自动管理这些框架的配置和扩缩容,并通过优化的运行时提供更高性能,并支持各种Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)实例类型和Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)集群.…

马萨诸塞州韦克菲尔德(Wakefield,MA)- 2020年6月 - Apache软件基金会(ASF).350多个开源项目和全职开发人员.管理人员和孵化器宣布:Apache Hudi正式成为Apache顶级项目(TLP).在投票表决Hudi毕业时,Hudi总共获得了19票binding(其中包括ASF联合创始人Jim Jagielski的一票),21票non-binding. Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)数据湖技术可在Ap…

Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造.在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载. 我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项.最佳实践和学习. 本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖.我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些…

1. 引入 数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据,而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据,从而实现更好.更快的决策.Amazon Simple Storage Service(amazon S3)是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务,可以用来作为数据湖底层的存储服务. 然而许多用例,如从上游关系数据库执行变更数据捕获(CDC)到基于Amazon S3的数据湖,都需要在记录级别处理数据,执行诸如从数据集中插入.更新和删除单条记录的操作需要处理引擎读取所有对象(文件),进行…

Apache Hudi在阿里巴巴集团.EMIS Health,LinkNovate,Tathastu.AI,腾讯,Uber内使用,并且由Amazon AWS EMR和Google云平台支持,最近Amazon Athena支持了在Amazon S3上查询Apache Hudi数据集的能力,本博客将测试Athena查询S3上Hudi格式数据集. 1. 准备-Spark环境,S3 Bucket 需要使用Spark写入Hudi数据,登陆Amazon EMR并启动spark-shell: $ export…

认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据. 包括诸如文本.图像.音频.视频和其他格式的信息. 此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息. 开放的Lakehouse 云计算发展引发了计算与存储分离,这利用了成本优势并能够灵活地存储来自多个来源的数据. 所有这一切都催生了开放Lakehouse的新数据平台架构.现在通过使用 Presto 和 Apache Hudi 等开源和开放格式技术解决了传统云数据…

将数据存储在Amazon S3中可带来很多好处,包括规模.可靠性.成本效率等方面.最重要的是,你可以利用Amazon EMR中的Apache Spark,Hive和Presto之类的开源工具来处理和分析数据. 尽管这些工具功能强大,但是在处理需要进行增量数据处理以及记录级别插入,更新和删除场景时,仍然非常具有挑战. 与客户交谈时,我们发现有些场景需要处理对单条记录的增量更新,例如: 遵守数据隐私法规,在该法规中,用户选择忘记或更改应用程序对数据使用方式的协议. 使用流数据,当你必须要处理特定的数…