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. 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

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

Apache Hudi集成Spark SQL抢先体验 1. 摘要 社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的PR正在积极Review中并已经快接近尾声,Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布,在集成Spark SQL后,会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作,下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表. 2. 环境准备 首先需要将PR拉取到本地打包,生成SPARK_BUNDLE_JAR(hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAP

近年来出现了从单体架构向微服务架构的转变.微服务架构使应用程序更容易扩展和更快地开发,支持创新并加快新功能上线时间.但是这种方法会导致数据存在于不同的孤岛中,这使得执行分析变得困难.为了获得更深入和更丰富的见解,企业应该将来自不同孤岛的所有数据集中到一个地方. AWS 提供复制工具,例如 AWS Database Migration Service (AWS DMS),用于将数据更改从各种源数据库复制到各种目标,包括 Amazon Simple Storage Service (Amazon S

索引与表类似,也可以分区: 分区索引分为两类: Locally partitioned index(局部分区索引) Globally partitioned index(全局分区索引) 下面就来详细解析一下这两类索引. 一:Locally partitioned index(局部分区索引) 1. 概念: 局部分区索引随表对索引完成相应的分区(即索引会使用与底层表相同的机制分区),每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 如图,若一个表被划分为AB两个分区,则局部分区索引A就只索引A分区中

关于分区技术---索引 Index 一.   分区索引分类: 本地前缀分区索引(local prefixedpartitioned index) 全局分区索引(global partitionedindex) 本地非前缀分区索引(localnon-prefixed partitioned index) 1.1  表和索引的组合: 第一种:表和索引都不分区 最简单的方式  就是常见的索引 第二种:表分区了,但索引没分区 这导致了:“我们已经做了分区表了,怎么性能没有提高?”的主要原因之一. 在很多

Oracle分区索引   索引与表类似,也可以分区: 分区索引分为两类: Locally partitioned index(局部分区索引) Globally partitioned index(全局分区索引) 下面就来详细解析一下这两类索引. 一:Locally partitioned index(局部分区索引) 1. 概念: 局部分区索引随表对索引完成相应的分区(即索引会使用与底层表相同的机制分区),每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 如图,若一个表被划分为AB两个分区,则局部

12c Partitioning Enhancements, New Features (Doc ID 1568010.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 12.1.0.1 and laterOracle Database Cloud Schema Service - Version N/A and laterOracle Database Exadata Express Cloud Service - Ve

感谢 Apache Hudi contributor:王祥虎 翻译&供稿. 欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 本文将介绍Apache Hudi的基本概念.设计以及总体基础架构. 1.简介 Apache Hudi(简称:Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据,同时它还提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理.这两种原语分别是: Update/Delete记录:Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录,同时还提供

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

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

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

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

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

Tables A table describes an entity such as employees. You define a table with a table name, such as employees, and set of columns. In general, you give each column a name, a data type, and a width when you create the table. 1.普通堆表(Heap-Organized Tabl

1.概念 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据,处理更多的负载. 2.分片 mongos就是一个路由服务器,它会根据管理员设置的"片键"将数据分摊到自己管理的mongod集群,数据和片的对应关系以及相应的配置信息保存在"config服务器"上. mongod:一个普通的数据库实例,如果不分片的话,我们会直

1.hive的交互方式 1.1 bin/hive 进入hive交互命令行环境 1.2 bin/hive -e 'select * from hive.student;' (可以通过 > 将结果写入到指定的文件中)

1. 内表和外表的区别 内表和外表之间是通过关键字EXTERNAL来区分.删除表时: 内表:在删除时,既删除内表的元数据,也删除内表的数据 外表:删除时,仅仅删除外表的元数据. CREATE [EXTERNAL] TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING C

一.索引分类      按逻辑分: 单列索引(Single column):  单列索引是基于单列所创建的索引 复合(多列)索引(Concatenated ): 复合索引是基于两列或者多列所创建的索引  唯一索引(Unique ): 唯一索引是索引列值不能重复的索引. 非唯一索引(NonUnique ): 非唯一索引是索引列可以重复的索引.  函数索引(Function-based): Oracle中不仅能够直接对表中的列创建索引,还可以对包含列的函数或表达式创建索引,这种索引称为“位图索引”.

本文转载自:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/03/07/2383284.html 在mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,跟sql server的表分区类似,我们知道当数据量达到T级别的时候,我们的磁盘,内存 就吃不消了,针对这样的场景我们该如何应对. 一:分片 mongodb采用将集合进行拆分,然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案. 下面我对这张图解释一下: 人脸:       代表客户端,客户端肯定说,你数