1. 介绍 Hudi中的每个记录都由HoodieKey唯一标识,HoodieKey由记录键和记录所属的分区路径组成.基于此设计Hudi可以将更新和删除快速应用于指定记录.Hudi使用分区路径字段对数据集进行分区,并且分区内的记录有唯一的记录键.由于仅在分区内保证唯一性,因此在不同分区之间可能存在具有相同记录键的记录.应该明智地选择分区字段,因为它可能影响摄取和查询延迟. 2. KeyGenerators(键生成器) Hudi提供了一些开箱即用的键生成器,用户可以基于此满足大部分业务需求,或者自定

需求描述: 在mysql数据库中,创建包含json数据类型的表.记录下,在创建的过程中,需要注意的问题. 操作过程: 1.通过以下的语句,创建包含json数据类型的表 mysql> create table tab_json(id bigint not null auto_increment,data json,primary key(id)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> desc tab_json -> ; +-------

参考:https://www.cnblogs.com/chuanzhang053/p/9139624.html json_extract函数可以获取json对象中指定key的值,用法:json_extract(json_filed,"$.key") 举例1: mysql> select json_extract('{"name":"Zhaim","tel":"13240133388"}',"

mySQL中删除unique key的语法 CREATE TABLE `good_booked` (  `auto_id` int(10) NOT NULL auto_increment,  `good_id` int(11) default NULL,  `chemist_id` int(11) default NULL,  PRIMARY KEY  (`auto_id`),  UNIQUE KEY `good_id` (`good_id`,`chemist_id`),  KEY `curre

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

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

1. 场景 https://hudi.apache.org/docs/use_cases.html 近实时写入 减少碎片化工具的使用 CDC 增量导入 RDBMS 数据 限制小文件的大小和数量 近实时分析 相对于秒级存储 (Druid, OpenTSDB) ,节省资源 提供分钟级别时效性,支撑更高效的查询 Hudi 作为 lib,非常轻量 增量 pipeline 区分 arrivetime 和 event time 处理延迟数据 更短的调度 interval 减少端到端延迟 (小时 -> 分钟)

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

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

在 explain的帮助下,您就知道什么时候该给表添加索引,以使用索引来查找记录从而让select 运行更快.如果由于不恰当使用索引而引起一些问题的话,可以运行 analyze table来更新该表的统计信息,例如键的基数,它能帮您在优化方面做出更好的选择. explain 返回了一行记录,它包括了 select语句中用到的各个表的信息.这些表在结果中按照mysql即将执行的查询中读取的顺序列出来.mysql用一次扫描多次连接(single- sweep,multi-join)的方法来解决连接.

目录 1 标识元字段 1.1 _index - 文档所属的索引 1.2 _uid - 包含_type和_id的复合字段 1.3 _type - 文档的类型 1.4 _id - 文档的id 2 文档来源元字段 2.1 _source - 文档原始JSON内容 2.1.1 关闭_source功能 2.1.2 查询时指定返回字段 2.2 _size - _source字段占用的字节数 3 索引元字段 3.1 _all - 文档所有字段的值 3.2 _field_names - 文档所有非空字段名 4

参考:https://blog.csdn.net/nanamasuda/article/details/52543177 总的来说,primary key .unique key 这些key建立的同时索引index也就建好了.primary key 和 unique key 都是唯一记录表的一行数据,区别在于前者只能有一个,而后者可以有多个. 如果想深入了解,请继续往下看. 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行.没有索引,MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的

字段属性: 主键,唯一键,自增长. 主键: Primary key 主要的键,一张表只能有一个字段能使用对应的键,用来唯一约束该字段里面的数据不能重复,称之为主见. 一张表最多只有一个主键. 增加主键: Sql操作当中有很多方式给表增加主键,大体上有三种 方案一: 创建表的时候,直接加在字段之后跟primary key 例:name varcahr(20) primary key; 方案二: 复合主键 方案三: 当表已经创建好之后,再次额外追加主键,通过修改表字段的属性,也可以直接追加 Alte

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

MySQL索引的概念    索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.    索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了:聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快    要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件.对于一个经常需要更新和插入的

使用Code First模式实现给实体类添加复合主键,代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel.DataAnnotations; using System.ComponentModel.DataAnnotations.Schema; using System.Linq; using System.Web; namespace MyFirstMvcApp.Models { //

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

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,

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

CREATE TABLE `good_booked` (  `auto_id` int(10) NOT NULL auto_increment,  `good_id` int(11) default NULL,  `chemist_id` int(11) default NULL,  PRIMARY KEY  (`auto_id`),  UNIQUE KEY `good_id` (`good_id`,`chemist_id`),  KEY `current_state` (`current_st