Bloom Filter在Hudi中的应用 介绍 Bloom Filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,主要缺点是存在一定的误判率:当其判断元素存在时,实际上元素可能并不存在.而当判定不存在时,则元素一定不存在,Bloom Filter在对精确度要求不太严格的大数据量场景下运用十分广泛. 引入 为何要引入Bloom Filter?这是Hudi为加快数据upsert采用的一种解决方案,即判断record是否已经在文件中存在,若存在,则更新,…

介绍 生产者-消费者模型用于解耦生产者与消费者,平衡两者之间的能力不平衡,该模型广泛应用于各个系统中,Hudi也使用了该模型控制对记录的处理,即记录会被生产者生产至队列中,然后由消费者从队列中消费,更具体一点,对于更新操作,生产者会将文件中老的记录放入队列中等待消费者消费,消费后交由HoodieMergeHandle处理:对于插入操作,生产者会将新记录放入队列中等待消费者消费,消费后交由HandleCreateHandle处理. 入口 前面的文章中提到过无论是HoodieCopyOnWriteT…

(1)     Bloomfilter在hbase中的作用 Hbase利用bloomfilter来提高随机读(get)的性能,对于顺序读(scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的(0.92版本以后,如果设置了bloomfilter为rowcol,对于执行了qualifier的scan有 一定的优化) (2)     Bloomfilter在hbase中的开销 Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果在表中设置了bloomfilter,那么hbase会在生成sto…

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…

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…

摘要:本文主要介绍 Presto 如何更好的利用 Hudi 的数据布局.索引信息来加速点查性能. 本文分享自华为云社区<华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践!>,作者:FI_mengtao. 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 Apach…

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…

bloomfilter是leveldb中的一大性能利器,所以为了文章的表现完整性这里新启这么一篇文章.leveldb中的bloomfilter的实现在bloom.cc中,是一个较为简单的实现,所以就不再具体进行分析.本文列出两个参考地址: 那些优雅的数据结构(1) : BloomFilter——大规模数据处理利器 是一个简单的bloomfilter的介绍乐和实现 Bloom Filter  则是一位专业的bloomfilter的研究人士的博客,内容及其的牛逼,对此感兴趣的阅读以下其文章应该有不小…

Apache Hudi(发音为"Hoodie")在DFS的数据集上提供以下流原语 插入更新 (如何改变数据集?) 增量拉取 (如何获取变更的数据?) 在本节中,我们将讨论重要的概念和术语,这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语. 时间轴 在它的核心,Hudi维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴,从而提供,从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集.Hudi即时包含以下组件 操作类型 : 对数据集执行的操作类型 即时时间 : 即时时间通常是一个时间戳(例如:201901…

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…