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 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. 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…

历经大约3个月时间,Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本,这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本,该版本中一些关键点如下 版本升级 将Spark版本从2.1.0升级到2.4.4 将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0,这是由于将spark-streaming-kafka artifact从0.8_2.11升级到0.10_2.11/2.12间接升级 重要:Hud…

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…

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…

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4…

1. 重点特性 1.1 Flink集成 自从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入后,Hudi社区又进一步完善了Flink和Hudi的集成.包括重新设计性能更好.扩展性更好.基于Flink状态索引的写入Pipeline:支持Flink写入MOR表:Flink批量读取COW和MOR表:流式读取MOR表:同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector,在Hudi 0.8.0版本发布后,用户可以使用Flink1.11+体验上述所有新特性. 想了解更多Flink…

1. 概述 成千上万的客户在Amazon EMR上使用Apache Spark,Apache Hive,Apache HBase,Apache Flink,Apache Hudi和Presto运行大规模数据分析应用程序.Amazon EMR自动管理这些框架的配置和扩缩容,并通过优化的运行时提供更高性能,并支持各种Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)实例类型和Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)集群.…

认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据. 包括诸如文本.图像.音频.视频和其他格式的信息. 此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息. 开放的Lakehouse 云计算发展引发了计算与存储分离,这利用了成本优势并能够灵活地存储来自多个来源的数据. 所有这一切都催生了开放Lakehouse的新数据平台架构.现在通过使用 Presto 和 Apache Hudi 等开源和开放格式技术解决了传统云数据…