Hudi特性 数据湖处理非结构化数据.日志数据.结构化数据 支持较快upsert/delete, 可插入索引 Table Schema 小文件管理Compaction ACID语义保证,多版本保证 并具有回滚功能 savepoint 用户数据恢复的保存点 支持多种分析引擎 spark.hive.presto 编译Hudi git clone https://github.com/apache/hudi.git && cd hudi mvn clean package -DskipTests…

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,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB…

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. 概述 在nClouds上,当客户的业务决策取决于对近实时数据的访问时,客户通常会向我们寻求有关数据和分析平台的解决方案.但随着每天创建和收集的数据量都在增加,这使得使用传统技术进行数据分析成为一项艰巨的任务. 本文我们将讨论nClouds如何帮助您应对数据延迟,数据质量,系统可靠性和数据隐私合规性方面的挑战. Amazon EMR上的Apache Hudi是需要构建增量数据管道.大规模近实时处理数据的理想解决方案.本篇文章将在Amazon EMR的Apache Hudi上进行原型验证. n…

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…

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…

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,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间. Redshift Spectrum支持Lake…

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…

数据是当今分析世界的宝贵资产. 在向最终用户提供数据时,跟踪数据在一段时间内的变化非常重要. 渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度. 在 SCD 的类型中,我们将特别关注类型 2(SCD 2),它保留了值的完整历史. 每条记录都包含有效时间和到期时间,以标识记录处于活动状态的时间段. 这可以通过少数审计列来实现. 例如:生效开始日期.生效结束日期和活动记录指示器. 让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计. Apache Hudi 是…

背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apache Hudi.Iceberg.Delta各有优点,业界也在不断探索选择适合自己的方案. 华为湖仓一体架构核心基座是 Apache Hudi,所有入湖数据通过 Apache Hudi 承载, 对外通过 HetuEngi…