Delta Lake 是DataBricks公司推出的一种数据湖解决方案,Delta为该方案的核心组件.围绕数据流走向(数据入湖从流入数据湖.数据组织管理.数据查询到流出数据湖)推出了一系列功能特性, 协助您搭配第三方上下游工具,搭建快捷.易用.和安全的数据湖. 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖(例如阿里云OSS等对象产品或云下hdfs),然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中.在使用数据时,通过Spark或Presto 对接数据分析引擎并进行数据解析. 应用场景:优点 Del

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道. 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Ad

背景 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 数据湖的核心功能,简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分,在云端可以有多种的实现选择.在之前的文章中,我们曾介绍Azure上Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1)和Azure Data Lake Analytics (ADLA)这一对可配合使用的服务.这对黄金搭档正是为数据湖而生

引言 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 因此数据湖相关服务成为了云计算的发展重点之一.Azure平台早年就曾发布第一代Data Lake Storage,随后微软将它与Azure Storage进行了大力整合,于今年初正式对外发布了其第二代产品:Azure Data Lake Storage Gen2 (下称ADLS Gen2).ADLS Gen2的口号是

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 1. 引入 Drop是一个智能的奖励平台,旨在通过奖励会员在他们喜爱的品牌购物时获得的Drop积分来提升会员的生活,同时帮助他们发现与他们生活方式产生共鸣的新品牌.实现这一体验的核心是Drop致力于在整个公司内推广以数据为基础的文化,Drop的数据用于多种形式,包括但不限于商业智能.测量实验和构建机器学习模型. 为了确保有效地利用数据,工程团队一直在寻找可以改善基础架构以适应当前和未来的需求的方法,与许多其他高成长型初创公司的经验类似,我们对数据的需求规

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. 起源 作为印度最大的在线杂货公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是让数据在整个组织中的更易用.但当评估这一目标时,我们意识到数据管道频繁出现错误已经导致业务团队对数据失去信心,结果导致他们永远无法确定哪个数据源是正确的并且可用于分析,因此每个步骤都会咨询数据平台团队,数据平台团队原本应该提供尽可能独立地做出基于数据的正确决策而又不减慢速度的工具. 现代数据平台会从许多不同的.不互连的,不同系统中收集数据,并且很容易出现数据收集问题,例如重复记录,错过更新等.为解决这些问题,我们对数据平

背景 大数据发展至今,按照 Google 2003年发布的<The Google File System>第一篇论文算起,已走过17个年头.可惜的是 Google 当时并没有开源其技术,"仅仅"是发表了三篇技术论文.所以回头看,只能算是揭开了大数据时代的帷幕.随着 Hadoop 的诞生,大数据进入了高速发展的时代,大数据的红利及商业价值也不断被释放.现今大数据存储和处理需求越来越多样化,在后 Hadoop 时代,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,

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

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是<JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索>,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成. 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop.Hive 等项目诞生之

1. 介绍 最近几周,人们对比较 Hudi.Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣. 我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析. 我们想就如何执行和呈现这些基准.它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点. 2. 现有方法存在哪些问题? 最近 Databeans 发布了一篇博客,其中使用 TPC-DS 基准对 Hudi/Delta/Iceberg 的性能进行了正面比较.虽然很高兴看到社区挺身而出并采取行动提高对行业当前技术水平的认识,但我们发现了一些与实验进行方式和结果报

JindoFS背景 计算存储分离是云计算的一种发展趋势,传统的计算存储相互融合的的架构存在一定的问题, 比如在集群扩容的时候存在计算能力和存储能力相互不匹配的问题,用户在某些情况下只需要扩容计算能力或者存储能力,传统的融合架构不能单独的扩充计算或者存储能力, 而计算存储分离可以很好的解决这个问题,用户只需要关心整个集群的计算能力. 基于OSS 计算存储分离 EMR 现有的计算存储分离方案是基于OSS提供兼容Hadoop文件系统的OssFS, 用户通过OssFS 可以访问OSS 上的数据, 因此O

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析.这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析:另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手. 今天我们就给大家介绍一下,如何基于阿里云的数据湖分析引擎: DataLake Analytics(后面简

目录 Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 snapshot生成 日志提交 冲突检测(并发控制) delete update merge Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 delta lake 包含Protocol.Metadata.FileAction(AddFile.RemoveFile).CommitInfo和SetTransaction这几种元数据action. Protocol:这是delta lake自身的版本管理,一般只出现在第一次的co

目录 Delta Lake 特性 maven依赖 使用aws s3文件系统快速启动 基础表操作 merge操作 delta lake更改现有数据的具体过程 delta表schema 事务日志 delta表文件目录 事务日志的一些疑问 需要避免的操作 delta lake目前的不足 Delta Lake 特性 支持ACID事务 可扩展的元数据处理 统一的流.批处理API接口 更新.删除数据,实时读写(读是读当前的最新快照) 数据版本控制,根据需要查看历史数据快照,可回滚数据 自动处理schema变

公众号后台越来越多人问关于数据湖相关的内容,看来大家对新技术还是很感兴趣的.关于数据湖的资料网络上还是比较少的,特别是实践系列,对于新技术来说,基础的入门文档还是很有必要的,所以这一篇希望能够帮助到想使用Hudi的同学入门. 本篇的Hudi使用的是孵化版本 0.5.2:其他依赖 Spark-2.4.4,Hive-1.1.0 Hudi 服务器环境准备 wget https://github.com/apache/hudi/archive/release-0.5.2-incubating.tar.g

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

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB