开源数据湖三剑客 Apache hudi.Apache iceberg .Databricks delta 近年来大动作不断. 2021年8月,Apache Iceberg 的创始人 Ryan Blue.Dan Weeks 和 Netflix 数据架构总监 Jason Reid 宣布从风投 a16z 处拿到了 A 轮融资,正式成立围绕 Apache Iceberg 构建新型数据平台的商业公司 Tabular. 2022年2月,Apache Hudi 也不甘示弱,创始人 Vinoth Chanda…

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. 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…

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit…

数据湖是大数据近年来的网红项目,大家熟知的开源数据湖三剑客 Apache hudi.Apache iceberg .Databricks delta 近年来野蛮生长,目前各自背后也都有商业公司支持,投入了大量的人力物力去做研发和宣传.然而今天我们要讲的是数据湖界的后起之秀 -- flink-table-store. 熟悉 Flink 项目的同学对这个项目应该并不陌生,它在去年作为 Flink 的子项目加入了 Apache 社区,由 Flink 团队主导研发,截止到目前 star 数 423,fo…

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…

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…

背景 大数据发展至今,按照 Google 2003年发布的<The Google File System>第一篇论文算起,已走过17个年头.可惜的是 Google 当时并没有开源其技术,"仅仅"是发表了三篇技术论文.所以回头看,只能算是揭开了大数据时代的帷幕.随着 Hadoop 的诞生,大数据进入了高速发展的时代,大数据的红利及商业价值也不断被释放.现今大数据存储和处理需求越来越多样化,在后 Hadoop 时代,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,…