Apache Hudi Apache Hudi 在基于 HDFS/S3 数据存储之上,提供了两种流原语: 插入更新 增量拉取 一般来说,我们会将大量数据存储到HDFS/S3,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.hbase等也未提供原生方式,而是需要根据时间戳进行过滤分析. 在此需求下,Hudi可以提供这两种…

1. 摘要 本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi. 在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中,并使用 Vertica 外部表访问这些数据. 2. Apache Hudi介绍 Apache Hudi 是一种变更数据捕获 (CDC) 工具,可在不同时间线将事务记录在表中. Hudi 代表 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals,是一个开源框架. Hudi 提供 ACID 事务.可扩展的元…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法, 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法. 对于此类数据集,我们可以使用各种查询引擎查询它们. 写操作 在此之前,了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助. 这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改. UPSERT(插入更新) :这是默认操作,在该操作中,通过查找索引,首先将输…

千呼万唤始出来,Meetup 直播终于来啦- 本次线上 Meetup 由 Apache Kylin 与 Apache Hudi 社区联合举办,将于 3 月 14 日晚进行直播,邀请到来自丁香园.腾讯.柯林布瑞以及 Kyligence 等公司的技术专家,为大家呈现 Kylin 与「由 Uber 开源的数据湖项目」Hudi 的精彩应用案例与实践.感兴趣的小伙伴可以直接拉到文末报名! 活动议程 19:00-19:05   开场 19:05-19:35   Talk 1:<丁香园日志量十倍增长引发的运维…

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…

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…

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. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS…