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…

为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…

近年来出现了从单体架构向微服务架构的转变.微服务架构使应用程序更容易扩展和更快地开发,支持创新并加快新功能上线时间.但是这种方法会导致数据存在于不同的孤岛中,这使得执行分析变得困难.为了获得更深入和更丰富的见解,企业应该将来自不同孤岛的所有数据集中到一个地方. AWS 提供复制工具,例如 AWS Database Migration Service (AWS DMS),用于将数据更改从各种源数据库复制到各种目标,包括 Amazon Simple Storage Service (Amazon S…

本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考. 1. 建设背景 我们公司主要为医院建立大数据应用平台,需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台.如医院信息系统,实验室(检验科)信息系统,体检信息系统,临床信息系统,放射科信息管理系统,电子病例系统等等. 在这么多系统中构建大数据平台有哪些痛点呢?大致列举如下. 接入的数据库多样化.其中包括很多系统,而系…

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…

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…

本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse. 我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse. 在深入了解细节之前,让我们先澄清一下本博客中使用的一些术语. 什么是 Apache Hudi? Apache Hudi 为Lakehouse带来了 ACID 事务.记录级更新/删除和变更流. Apache Hudi 是一个开源数据管理框架,用于简化增量数据处理和数据管道开发.该框架更有效地管理数据生命周…

数据是当今分析世界的宝贵资产. 在向最终用户提供数据时,跟踪数据在一段时间内的变化非常重要. 渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度. 在 SCD 的类型中,我们将特别关注类型 2(SCD 2),它保留了值的完整历史. 每条记录都包含有效时间和到期时间,以标识记录处于活动状态的时间段. 这可以通过少数审计列来实现. 例如:生效开始日期.生效结束日期和活动记录指示器. 让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计. Apache Hudi 是…

T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展.该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio.在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半.此外,数据分析人员如何使用Presto.Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍.我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖. 1.T3出行数据湖总览 T3出行当前还处于业务扩张期,在构建数据湖之前不同的业务线,会选择不同的存储系统.传输工具以及处理框架,从而出现了严重的…

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…