本篇文章对执行异步Compaction的不同部署模型一探究竟. 1. Compaction 对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件.Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义. 2. 异步Compaction 异步Compaction会进行如下两个步骤 调度Compaction:由摄取作业完成,在这一步,Hud

1. 下载信息 源码:Apache Hudi 0.6.0 Source Release (asc, sha512) 二进制Jar包:nexus 2. 迁移指南 如果您从0.5.3以前的版本迁移至0.6.0,请仔细核对每个版本的迁移指南: 0.6.0版本从基于list的rollback策略变更为了基于marker文件的rollback策略,为进行平稳迁移,会在hoodie.properties文件中配置一个新属性hoodie.table.version:无论何时使用Hudi表新版本,如1(从0.6

历经大约3个月时间,Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本,这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本,该版本中一些关键点如下 版本升级 将Spark版本从2.1.0升级到2.4.4 将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0,这是由于将spark-streaming-kafka artifact从0.8_2.11升级到0.10_2.11/2.12间接升级 重要:Hud

1. 重点特性 1.1 Flink集成 自从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入后,Hudi社区又进一步完善了Flink和Hudi的集成.包括重新设计性能更好.扩展性更好.基于Flink状态索引的写入Pipeline:支持Flink写入MOR表:Flink批量读取COW和MOR表:流式读取MOR表:同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector,在Hudi 0.8.0版本发布后,用户可以使用Flink1.11+体验上述所有新特性. 想了解更多Flink

重点特性 1. Clustering 0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering(对数据按照数据特征进行聚簇,以便优化文件大小和数据布局),Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小,有了Clustering特性,便可更快速地摄取数据,然后聚簇为更大的文件,实验数据表明查询性能可以提升34倍,文件数可以减少1020倍:另外Clustering对于查询侧优化也很明显,在查询时通常会基于字段进行Clustering,通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能,这与云数仓Sno

1. 摘要 在之前的一篇博客中,我们介绍了Clustering(聚簇)的表服务来重新组织数据来提供更好的查询性能,而不用降低摄取速度,并且我们已经知道如何部署同步Clustering,本篇博客中,我们将讨论近期社区做的一些改进以及如何通过HoodieClusteringJob和DeltaStreamer工具来部署异步Clustering. 2. 介绍 通常讲,Clustering根据可配置的策略创建一个计划,根据特定规则对符合条件的文件进行分组,然后执行该计划.Hudi支持并发写入,并在多个表服

在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能.在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL 和 MySQL 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入. 背景 Apache Hudi 将事务和更新/删除/更改流添加到弹性云存储和开放文件格式之上的表中. Hudi 内部的一个关键组件是事务数据库内核,它协调对 Hudi 表的读取和写入.索引是该内核

1. 下载连接 源代码下载:Apache Hudi 0.5.3 Source Release (asc, sha512) 0.5.3版本相关jar包地址:https://repository.apache.org/#nexus-search;quick~hudi 2. 迁移指南 这是一个bugfix版本,从0.5.2升级时不需要任何特殊的迁移步骤.如果要从早期版本"X"升级,请阅读"X"和0.5.3之间的每个后续版本的迁移指南. 0.5.3是Hudi毕业后的第一个版

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.

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

HBase 2.0 新特性介绍 2018年4月30日HBase发布了2.0的Release版本.HBase的2.0版本承载了太多的Features,共包含4551个Issues,可以说是迄今最大的一个版本. A new Region assignment manager AssignmentManager V2("AMv2")基于Procedure V2实现,能够更快速的分配Region,维护的region状态机存储不再依赖于ZooKeeper,能够更好的应对Region长时间RIT问

马萨诸塞州韦克菲尔德(Wakefield,MA)- 2020年6月 - Apache软件基金会(ASF).350多个开源项目和全职开发人员.管理人员和孵化器宣布:Apache Hudi正式成为Apache顶级项目(TLP).在投票表决Hudi毕业时,Hudi总共获得了19票binding(其中包括ASF联合创始人Jim Jagielski的一票),21票non-binding. Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)数据湖技术可在Ap

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

与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同. 在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言. 1. 为什么在 Hudi 中使用多模态索引 索引被广泛应用于数据库系统中,例如关系数据库和数据仓库,以降低 I/O 成本并提高查询效率.类似于书末的索引页如何帮助您快速定位

http://www.pythoner.com/294.html 本文为<Introduction to Tornado>中文翻译,将在https://github.com/alioth310/itt2zh上面持续更新,本文内容可能不是最新状态,请在GitHub上获得最新版本. 本文也可在http://demo.pythoner.com/itt2zh上进行格式化的预览. 第五章:异步Web服务 到目前为止,我们已经看到了许多使Tornado成为一个Web应用强有力框架的功能.它的简单性.易用性

异步Web服务 前言: 到目前为止,我们已经看到了许多使Tornado成为一个Web应用强有力框架的功能.它的简单性.易用性和便捷性使其有足够的理由成为许多Web项目的不错的选择.然而,Tornado受到最多关注的功能是其异步取得和提供内容的能力,它有着很好的理由:它使得处理非阻塞请求更容易,最终导致更高效的处理以及更好的可扩展性.在本章中,我们将看到Tornado异步请求的基础,以及一些推送技术,这种技术可以使你使用更少的资源来提供更多的请求以编写更简单的Web应用. 大部分Web应用(包括我

nginx平台初探(100%) — Nginx开发从入门到精通 http://ten 众所周知,nginx性能高,而nginx的高性能与其架构是分不开的.那么nginx究竟是怎么样的呢?这一节我们先来初识一下nginx框架吧. nginx在启动后,在unix系统中会以daemon的方式在后台运行,后台进程包含一个master进程和多个worker进程.我们也可以手动地关掉后台模式,让nginx在前台运行,并且通过配置让nginx取消master进程,从而可以使nginx以单进程方式运行.很显然,

到目前为止,我们已经看到了许多使Tornado成为一个Web应用强有力框架的功能.它的简单性.易用性和便捷性使其有足够的理由成为许多Web项目的不错的选择.然而,Tornado受到最多关注的功能是其异步取得和提供内容的能力,它有着很好的理由:它使得处理非阻塞请求更容易,最终导致更高效的处理以及更好的可扩展性.在本章中,我们将看到Tornado异步请求的基础,以及一些推送技术,这种技术可以使你使用更少的资源来提供更多的请求以编写更简单的Web应用. 5.1 异步Web请求 大部分Web应用(包括我

一.界面布局文件: 1.加入sdcard写入和网络权限: <!-- 访问internet权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> <!-- 在SDCard中创建与删除文件权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS&qu

一. 回顾 做java开发的,一定对BIO,NIO,AIO通信很了解了,现在再在下面罗列一下: 同步阻塞IO(JAVA BIO):  同步并阻塞,服务器实现模式为一个连接一个线程,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理,如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销,当然可以通过线程池机制改善.  同步非阻塞IO(Java NIO) : 同步非阻塞,服务器实现模式为一个请求一个线程,即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上,多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行