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…

前提 这是一篇憋了很久的文章,一直想写,却又一直忘记了写.整篇文章可能会有点流水账,相对详细地介绍怎么写一个小型的"框架".这个精悍的胶水层已经在生产环境服役超过半年,这里尝试把耦合业务的代码去掉,提炼出一个相对简洁的版本. 之前写的几篇文章里面其中一篇曾经提到过Canal解析MySQL的binlog事件后的对象如下(来源于Canal源码com.alibaba.otter.canal.protocol.FlatMessage): 如果直接对此原始对象进行解析,那么会出现很多解析模板代码…

定义 在数据分析场景中,我们可能会遇到这样的问题.例如,我们要做一个推荐系统,如果我们用批处理任务去做,一天或者一小时的推荐频次明显延迟太大.如果用流处理任务,虽然延迟的问题解决了,然而只用实时数据而没有历史数据,那么准确性就无法保证.因此需要结合批处理的历史数据和流处理的实时数据进行处理,既能保证准确性,又能保证实时性.再比如反作弊系统,实时识别作弊用户的时候同时需要用到用户的历史行为. 针对上述问题,Storm 的作者 Nathan Marz 提出了 Lambda 架构.根据维基百科的定义,…

计算 Amazon EC2:弹性虚拟机 AWS Batch:批处理计算 Amazon ECR:Docker容器管理 Amazon ECS:高度可扩展的快速容器管理服务 Amazon EKS:在AWS上运行K8s AWS Elastic Beanstalk:应用程序部署和管理 AWS Lambda:函数计算服务 Amazon Lightsail:快速启动项目所需的一切资源 AWS Serverless Application Model (AWS SAM):无服务器应用构建 AWS Serverl…

[DE] ML on Big data: MLlib 关于 Amazon EMR 发布版本 利用 Amazon EMR 分析大数据 Amazon Athena 是一种交互式查询服务,让您能够轻松使用标准 SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据. EMR 解决Hadoop集群部署和管理的难题: Amazon CloudSearch 是一款在 AWS 云中托管的服务,可让您简单且经济高效地为网站或应用程序设置.管理或扩展搜索解决方案. Elasticsearch Service Kinesi…

计算 Amazon EC2:弹性虚拟机 AWS Batch:批处理计算 Amazon ECR:Docker容器管理 Amazon ECS:高度可扩展的快速容器管理服务 Amazon EKS:在AWS上运行K8s AWS Elastic Beanstalk:应用程序部署和管理 AWS Lambda:函数计算服务 Amazon Lightsail:快速启动项目所需的一切资源 AWS Serverless Application Model (AWS SAM):无服务器应用构建 AWS Serverl…

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…

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…

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…

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更…