小文件合并解析 执行代码: import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection.JavaConversions._ import org.apache.spark.sql.SaveMode._ import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._ import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.h…

概要 数据湖的业务场景主要包括对数据库.日志.文件的分析,而管理数据湖有两点比较重要:写入的吞吐量和查询性能,这里主要说明以下问题: 1.为了获得更好的写入吞吐量,通常把数据直接写入文件中,这种情况下会产生很多小的数据文件.虽然小文件的使用可以增加写入的并行度,且能够并行读取文件以提高读取速度,但会出现一个数据量很小,需要从多个小文件中读取数据,增加了很多IO. 2.数据按照进入数据湖的方式写入到文件中,在同一个文件上,数据局部性不是最佳的. 数据之间,与传入批次相关,相近的批次的数据会相关联,…

目前最新的 hudi 版本为 0.9,暂时还不支持 zorder 功能,但 master 分支已经合入了(RFC-28),所以可以自己编译 master 分支,提前体验下 zorder 效果. 环境 1.直接下载 master 分支进行编译,本地使用 spark3,所以使用编译命令: mvn clean package -DskipTests -Dspark3 2.启动 spark-shell,需要指定编译出来的 jar 路径: spark-shell --jars /<path-to-hudi…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

1. 业务背景介绍 客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票.一日游.特色体验.当地交通与美食预订服务.覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务. KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求.对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100…

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和…

SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM products; #AVG只能用于单个列求平均值,如想计算多个列,必须用多个AVG() SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM products ; #AVG函数忽略列值为NULL的行 SELECT COUNT(*) AS num_cust FROM customers; #此时不忽略列为NULL的行 SELECT COUNT(cust_email) AS num_cus…

Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量.Hudi的一些常见用例是记录级的插入.更新和删除.简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发. 本期SOFTWARE DAILY我们有幸采访到了Apache Hudi项目VP Vinoth Chandar.Vinoth是Uber Hudi项目的创建者,他继续在Apache Software Foundation领导Hudi的发展.在…

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,我们将讨论近期社区做的一些改进以及如何通过HoodieClusteringJob和DeltaStreamer工具来部署异步Clustering. 2. 介绍 通常讲,Clustering根据可配置的策略创建一个计划,根据特定规则对符合条件的文件进行分组,然后执行该计划.Hudi支持并发写入,并在多个表服…

作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户…