作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户…

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…

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. 概述 在nClouds上,当客户的业务决策取决于对近实时数据的访问时,客户通常会向我们寻求有关数据和分析平台的解决方案.但随着每天创建和收集的数据量都在增加,这使得使用传统技术进行数据分析成为一项艰巨的任务. 本文我们将讨论nClouds如何帮助您应对数据延迟,数据质量,系统可靠性和数据隐私合规性方面的挑战. Amazon EMR上的Apache Hudi是需要构建增量数据管道.大规模近实时处理数据的理想解决方案.本篇文章将在Amazon EMR的Apache Hudi上进行原型验证. n…

摘要:本文主要介绍 Presto 如何更好的利用 Hudi 的数据布局.索引信息来加速点查性能. 本文分享自华为云社区<华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践!>,作者:FI_mengtao. 背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apach…

背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apache Hudi.Iceberg.Delta各有优点,业界也在不断探索选择适合自己的方案. 华为湖仓一体架构核心基座是 Apache Hudi,所有入湖数据通过 Apache Hudi 承载, 对外通过 HetuEngi…

基础介绍 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,同时还提供写操作的事务保证.查询会处理最后一个提交的快照,并基于此输出结果. 变更流:Hudi对获取数据变更提供了一流的支持:可以从给定的时间点获取给定表中已updated/inserted/de…

从 Hudi v0.10.0 开始,我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer 的 Debezium 源,它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据 (CDC) 的摄取.有关详细信息请参阅原始 RFC 1. 背景 当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获 CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统. Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种…

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. 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…