Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量.Hudi的一些常见用例是记录级的插入.更新和删除.简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发. 本期SOFTWARE DAILY我们有幸采访到了Apache Hudi项目VP Vinoth Chandar.Vinoth是Uber Hudi项目的创建者,他继续在Apache Software Foundation领导Hudi的发展.在…

1. 引入 开源Apache Hudi项目为Uber等大型组织提供流处理能力,每天可处理数据湖上的数十亿条记录. 随着世界各地的组织采用该技术,Apache开源数据湖项目已经日渐成熟. Apache Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)是一个数据湖项目,可在与Apache Hadoop兼容的云存储系统(包括Amazon S3.Aliyun OSS)上进行流数据处理. 该项目最初于2016年在Uber开发,于2017年成为开源,并于2019年1…

资料参考: Apache Ranger – Introduction http://ranger.apache.org/ 阿里云 Ranger简介 Apache Ranger初识 - 阿里云 大数据权限管理利器 - Ranger Ranger初始用…

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…

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据…

1. 引入 数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据,而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据,从而实现更好.更快的决策.Amazon Simple Storage Service(amazon S3)是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务,可以用来作为数据湖底层的存储服务. 然而许多用例,如从上游关系数据库执行变更数据捕获(CDC)到基于Amazon S3的数据湖,都需要在记录级别处理数据,执行诸如从数据集中插入.更新和删除单条记录的操作需要处理引擎读取所有对象(文件),进行…

英文原文:https://hudi.apache.org/blog/hudi-indexing-mechanisms/ Apache Hudi使用索引来定位更删操作所在的文件组.对于Copy-On-Write表,索引能加快更删的操作,因为避免了通过连接整个数据集来决定哪些文件需要重写.对于Merge-On-Read表,这个设计,对于任意给定的基文件,能限定要与其合并的记录数量.具体地,一个给定的基文件只需要和其所包含的记录的更新合并.相比之下,没有索引的设计(比如Apache Hive ACID…

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.…

1. 摘要 Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化. Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础. 我们有各种数据源--OLTP 数据库.事件流和各种第 3 方数据源.需要快速.可靠.安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告.关键业务管道和仪表板. 不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本都取得了很大的进展.在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数…

自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品.多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库.blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分…