Apache Hudi提供了MVCC并发模型,保证写入端和读取端之间快照级别隔离.在本篇博客中我们将介绍如何配置来管理多个文件版本,此外还将讨论用户可使用的清理机制,以了解如何维护所需数量的旧文件版本,以使长时间运行的读取端不会失败. 1. 回收空间以控制存储成本 Hudi 提供不同的表管理服务来管理数据湖上表的数据,其中一项服务称为Cleaner(清理服务). 随着用户向表中写入更多数据,对于每次更新,Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这

1. 开启异步 @SpringBootApplication @EnableAsync //开启异步任务 public class Application { @Bean(name="processExecutor") public TaskExecutor workExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor(); threadPoolTaskExecut

package task.demo.controller; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import task.demo.service.AsyncS

一.异步委托开启线程public static void Main(string[] args){ Action<int,int> a=add; a.BeginInvoke(3,4,null,null);//前两个是add方法的参数,后两个可以为空 Console.WriteLine("main()"); Console.ReadKey(); static void add(int a,int b)Console.WriteLine(a+b); static void ad

1.首先需要创建spark.history.fs.logDirectory hadoop fs -mkdir hdfs://ns1:9000/user/hadoop/logs 2.修改hadoop-defaults.conf,添加如下内容 spark.eventLog.enabled true #允许开启日志 spark.eventLog.dir hdfs://ns1:9000/user/hadoop/logs #日志存储目录 spark.eventLog.compress true #日志压缩

Servlet 3.0的异步处理支持特性,使Servlet 线程不再需要一直阻塞,直到业务处理完毕才能再输出响应,最后才结束该 Servlet 线程.在接收到请求之后,Servlet 线程可以将耗时的操作委派给另一个线程来完成,自己在不生成响应的情况下返回至容器.针对业务处理较耗时的情况,这将大大减少服务器资源的占用,并且提高并发处理速度 1.传统Servlet处理Web容器会为每个请求分配一个线程,默认情况下,响应完成前,该线程占用的资源都不会被释放.若有些请求需要长时间(例如长处理时间运算.

一.集群环境配置 #调试Master,在master节点的spark-env.sh中添加SPARK_MASTER_OPTS变量 export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000" #调试Worker,在worker节点的spark-env.sh中添加SPARK_WORKER_OPTS变量 export SPARK_WORKER_OPTS=&qu

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. 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

前言 最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛,一直都没有时间停下来更新更新我的博客.不过在这一个过程中,遇到了一些问题,我还是记录了下来,等到现在比较空闲了,于是一一整理出来写成博客.希望对于大家有帮助,如果在此有不对的地方,请大家指正,谢谢! 比赛遇到spark开启的问题 疑惑之处 在使用百度BMR的时候,出现了这样子一个比较困惑的地方.但百度那边帮我们初始化了集群之后,我们默认以为开启了spark集群了,于是就想也不想就开始跑我们的代码.可认真你就错了,发现它只是开启了local(即M

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

     关于异步的好处我在这里就不多说了,自从servlet3.1规范发布以来,控制层的异步处理也越来越多的被人提及.而Spring5的webflux诞生也意味着Spring全方位对异步提供了支持.其实早在SpringMVC3.2版本就开始支持异步了,那么这篇文章我们就来探讨一下SpringMVC使用异步的方式. 一.DeferredResult      DeferredResult这个类代表延迟结果,我们先看一看spring的API文档给我们的解释: {@code DeferredResu

在Spark应用开发中,很容易出现如下报错: org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:304) at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(C

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. 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

徐昱 Apache Hudi Contributor:华米高级大数据开发工程师 巨东东 华米大数据开发工程师 1. 应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术.在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传.更新频率高且广.可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据.随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的

现在先说两个基本的概念,啥是进程,啥是线程,啥又是多线程;先把这两个总是给弄清再讲下面的 进程:正在进行的程序,我们就叫它进程. 线程:线程就是进程中的一个独立的执行路径.这句话怎么理解呢! 一个程序它是按顺序从上往下执行的, 这个执行顺序我们可以把它看成是一条线,把这条线就叫做线程(个人理解,错了勿喷);每一个程序中至少包含一条线程, 这条线程,我们叫它主线程. 多线程:多线程也就是说一个程序中有多条执行路径.在iOS当中将一些比较耗时的操作放到另一条执行路径里.让它与主线程同时运行.这样不会

应用场景 动态调用DLL中的类,执行类的方法实现业务插件功能 使用Assembly 来实现 但是会出现逻辑线程数异常的问题 使用AppDomain 实现动态调用,并卸载. 发现问题某个插件中开启异步线程,会抛线程终止的异常. 百度查到把线程执行代码放到finally块中 AppDomain很出色的一个能力就是它允许卸载.卸载AppDomain会导致CLR卸载AppDomain中的所有程序集,还会释放AppDomain的Loader堆.为了卸载一个AppDomain,可以调用AppDomain的静

异步IO概念 Linux 异步 I/O (AIO)是 Linux 内核中提供的一个增强的功能.它是Linux 2.6 版本内核的一个标准特性,当然我们在2.4 版本内核的补丁中也可以找到它.AIO 背后的基本思想是允许进程发起很多 I/O 操作,而不用阻塞或等待任何操作完成.稍后或在接收到 I/O 操作完成的通知时,进程就可以检索 I/O 操作的结果. Linux IO模型(I/O models)分同步IO模型(synchronous models)和异步IO模型(asynchronous mo

本示例参考学习了一个国外的示例:http://code.google.com/p/android-imagedownloader/,有兴趣的同学下载研究一下. 问题描述:在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存,为了节约流量,并且提高下一次显示图片的速度,提高用户体验,所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片,就必须用到缓存. 缓存的重点问题:如何控制缓存的大小,如果我们一直向缓存中筛数据,而没有对缓存的大小进行控制,那么最终会导致OOM 解决方案:设置两级缓存,