在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能.在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL 和 MySQL 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入. 背景 Apache Hudi 将事务和更新/删除/更改流添加到弹性云存储和开放文件格式之上的表中. Hudi 内部的一个关键组件是事务数据库内核,它协调对 Hudi 表的读取和写入.索引是该内核…

与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同. 在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言. 1. 为什么在 Hudi 中使用多模态索引 索引被广泛应用于数据库系统中,例如关系数据库和数据仓库,以降低 I/O 成本并提高查询效率.类似于书末的索引页如何帮助您快速定位…

Apache Hudi提供了MVCC并发模型,保证写入端和读取端之间快照级别隔离.在本篇博客中我们将介绍如何配置来管理多个文件版本,此外还将讨论用户可使用的清理机制,以了解如何维护所需数量的旧文件版本,以使长时间运行的读取端不会失败. 1. 回收空间以控制存储成本 Hudi 提供不同的表管理服务来管理数据湖上表的数据,其中一项服务称为Cleaner(清理服务). 随着用户向表中写入更多数据,对于每次更新,Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这…

本篇文章对执行异步Compaction的不同部署模型一探究竟. 1. Compaction 对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件.Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义. 2. 异步Compaction 异步Compaction会进行如下两个步骤 调度Compaction:由摄取作业完成,在这一步,Hud…

1. 摘要 在之前的一篇博客中,我们介绍了Clustering(聚簇)的表服务来重新组织数据来提供更好的查询性能,而不用降低摄取速度,并且我们已经知道如何部署同步Clustering,本篇博客中,我们将讨论近期社区做的一些改进以及如何通过HoodieClusteringJob和DeltaStreamer工具来部署异步Clustering. 2. 介绍 通常讲,Clustering根据可配置的策略创建一个计划,根据特定规则对符合条件的文件进行分组,然后执行该计划.Hudi支持并发写入,并在多个表服…

1. 摘要 Hudi表允许多种类型操作,包括非常常用的upsert,当然为支持upsert,Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中. 当前,Hudi支持分区和非分区的数据集.分区数据集是将一组文件(数据)放在称为分区的桶中的数据集.一个Hudi数据集可能由N个分区和M个文件组成,这种组织结构也非常方便hive/presto/spark等引擎根据分区字段过滤以返回有限的数据量.而分区的值绝大多数情况下是从数据中得来,这个要求一旦一条记录映射到分区/桶,那么这个映射应该 a) 被Hudi知道:b…

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…

是的,最近国内云服务提供商腾讯云在其EMR-V2.2.0版本中优先集成了Hudi 0.5.1版本作为其云上的数据湖解决方案对外提供服务 Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语. 一般来说,我们会将大量数据存储到 HDFS,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.…

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. 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…