1. 引入 Apache Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区.单分区.时间日期分区.无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区. 2. 分区处理 为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的Schema如下 { "type" : "record", "name" : "HudiSchemaDemo", "namespace" : &qu

Apache Hudi Apache Hudi 在基于 HDFS/S3 数据存储之上,提供了两种流原语: 插入更新 增量拉取 一般来说,我们会将大量数据存储到HDFS/S3,新数据增量写入,而旧数据鲜有改动,特别是在经过数据清洗,放入数据仓库的场景.而且在数据仓库如 hive中,对于update的支持非常有限,计算昂贵.另一方面,若是有仅对某段时间内新增数据进行分析的场景,则hive.presto.hbase等也未提供原生方式,而是需要根据时间戳进行过滤分析. 在此需求下,Hudi可以提供这两种

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS

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

将数据存储在Amazon S3中可带来很多好处,包括规模.可靠性.成本效率等方面.最重要的是,你可以利用Amazon EMR中的Apache Spark,Hive和Presto之类的开源工具来处理和分析数据. 尽管这些工具功能强大,但是在处理需要进行增量数据处理以及记录级别插入,更新和删除场景时,仍然非常具有挑战. 与客户交谈时,我们发现有些场景需要处理对单条记录的增量更新,例如: 遵守数据隐私法规,在该法规中,用户选择忘记或更改应用程序对数据使用方式的协议. 使用流数据,当你必须要处理特定的数

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

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

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

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

1. Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS数据,可以通过Spark,Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表, Hive可以方便的进行实时视图,读优化视图以及增量视图的查询. 2. Hive对Hudi的集成 这里以Hive3.1.1. Hudi 0.9.0为例, 其他版本类似 将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到

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

是的,最近国内云服务提供商腾讯云在其EMR-V2.2.0版本中优先集成了Hudi 0.5.1版本作为其云上的数据湖解决方案对外提供服务 Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语. 一般来说,我们会将大量数据存储到 HDFS,新数据增量写入,而旧数据鲜有改动,特别是在经过数据清洗,放入数据仓库的场景.而且在数据仓库如 hive 中,对于 update 的支持非常有限,计算昂贵.另一方面,若是有仅对某段时间内新增数据进行分析的场景,则 hive.presto.

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 随着Apache Hudi变得越来越流行,一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi,Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力.为利用Hudi的upsert和增量拉取能力,用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表.此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制. 2. 背景 为了更好的了解此RFC,读者需要了解一些Hudi基础知识 2.1 记录级别元数据 上图展示了Hudi中每条记录的组织结构,每条记录有5个Hudi元数

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

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

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

Apache Hudi使用简介 目录 Apache Hudi使用简介 数据实时处理和实时的数据 业务场景和技术选型 Apache hudi简介 使用Aapche Hudi整体思路 Hudi表数据结构 数据文件 .hoodie文件 Hudi记录Id COW和MOR Copy On Write Table Merge On Read Table 基于hudi的代码实现 binlog数据写入Hudi表 历史数据同步以及表元数据同步至hive 同步历史数据至hudi表 同步hudi表结构至hive me

英文原文:https://hudi.apache.org/blog/hudi-indexing-mechanisms/ Apache Hudi使用索引来定位更删操作所在的文件组.对于Copy-On-Write表,索引能加快更删的操作,因为避免了通过连接整个数据集来决定哪些文件需要重写.对于Merge-On-Read表,这个设计,对于任意给定的基文件,能限定要与其合并的记录数量.具体地,一个给定的基文件只需要和其所包含的记录的更新合并.相比之下,没有索引的设计(比如Apache Hive ACID

1. 介绍 Apache Hudi是一个开源的数据湖框架,旨在简化增量数据处理和数据管道开发.借助Hudi可以在Amazon S3.Aliyun OSS数据湖中进行记录级别管理插入/更新/删除.AWS EMR集群已支持Hudi组件,并且可以与AWS Glue Data Catalog无缝集成.此特性可使得直接在Athena或Redshift Spectrum查询Hudi数据集. 对于企业使用AWS云的一种常见数据流如图1所示,即将数据实时复制到S3. 本篇文章将介绍如何使用Oracle Gold