来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历

1. 摘要 Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化. Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础. 我们有各种数据源--OLTP 数据库.事件流和各种第 3 方数据源.需要快速.可靠.安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告.关键业务管道和仪表板. 不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本都取得了很大的进展.在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

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.

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

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. 背景 OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场.作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建.主持和盈利的活动,如健身课.音乐会.站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程. 在OnZoom data platform中,source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据. 其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark

1. 引入 开源Apache Hudi项目为Uber等大型组织提供流处理能力,每天可处理数据湖上的数十亿条记录. 随着世界各地的组织采用该技术,Apache开源数据湖项目已经日渐成熟. Apache Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)是一个数据湖项目,可在与Apache Hadoop兼容的云存储系统(包括Amazon S3.Aliyun OSS)上进行流数据处理. 该项目最初于2016年在Uber开发,于2017年成为开源,并于2019年1

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. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar

1. 摘要 在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力. 增量消费--每 30 分钟处理一次数据,并在我们的组织内构建每小时级别的OLAP平台 事件流的无限回放--利用 Hudi 的提交时间线在超级便宜的云对象存储(如 AWS S3)中存储 10 天的事件流(想象一个具有 10 天保留期的 kafka 主题) 具有部分记录更新的自定义 Hudi Payload 类 2. 当前状态 2.1 问题说明 对于大多数业务需要手动干预以通过查看 KPI 和数据趋

1. 前言 当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构 广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上 基于基HDFS数据,统

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台上线后,主要需求是开发实时报表,即抽取各类数据源做实时etl后,吐出实时指标到oracle库中供展示查询. 随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: 对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品.多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库.blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分

从 Hudi v0.10.0 开始,我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer 的 Debezium 源,它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据 (CDC) 的摄取.有关详细信息请参阅原始 RFC 1. 背景 当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获 CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统. Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种

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

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

本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse. 我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse. 在深入了解细节之前,让我们先澄清一下本博客中使用的一些术语. 什么是 Apache Hudi? Apache Hudi 为Lakehouse带来了 ACID 事务.记录级更新/删除和变更流. Apache Hudi 是一个开源数据管理框架,用于简化增量数据处理和数据管道开发.该框架更有效地管理数据生命周