1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志.数据库提取到Hadoop数据湖 中是一个很常见的问题.在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的. 对于RDBMS摄取,Hudi通过Upserts提供了更快的负载,而非昂贵且低效的批量负载.例如你可以读取MySQL binlog日志或Sqoop增量导入,并将它们应用在DFS上的Hudi表,这比批量合并作业或复杂的手工合并工作流更快/更高效. 对于像Cassandra / Voldemort…

1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar…

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.…

Apache Hudi使用简介 目录 Apache Hudi使用简介 数据实时处理和实时的数据 业务场景和技术选型 Apache hudi简介 使用Aapche Hudi整体思路 Hudi表数据结构 数据文件 .hoodie文件 Hudi记录Id COW和MOR Copy On Write Table Merge On Read Table 基于hudi的代码实现 binlog数据写入Hudi表 历史数据同步以及表元数据同步至hive 同步历史数据至hudi表 同步hudi表结构至hive me…

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…

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. 背景 OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场.作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建.主持和盈利的活动,如健身课.音乐会.站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程. 在OnZoom data platform中,source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据. 其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark…

1. 业务背景介绍 客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票.一日游.特色体验.当地交通与美食预订服务.覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务. KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求.对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100…

ZooKeeper 特点/设计目的 ZooKeeper 作为一个集群提供数据一致的协调服务,自然,最好的方式就是在整个集群中的 各服务节点进行数据的复制和同步. 数据复制的好处 1.容错:一个节点出错,不至于让整个集群无法提供服务 2.扩展性:通过增加服务器节点能提高 ZooKeeper 系统的负载能力,把负载分布到多个节点上 3.高性能:客户端可访问本地 ZooKeeper 节点或者访问就近的节点,依次提高用户的访问速度 设计目的 1.最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给…

搞懂分布式技术6:Zookeeper典型应用场景及实践 一.ZooKeeper典型应用场景实践 ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将介绍比较常用的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提…

Apache Hudi Apache Hudi 在基于 HDFS/S3 数据存储之上,提供了两种流原语: 插入更新 增量拉取 一般来说,我们会将大量数据存储到HDFS/S3,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.hbase等也未提供原生方式,而是需要根据时间戳进行过滤分析. 在此需求下,Hudi可以提供这两种…

将数据存储在Amazon S3中可带来很多好处,包括规模.可靠性.成本效率等方面.最重要的是,你可以利用Amazon EMR中的Apache Spark,Hive和Presto之类的开源工具来处理和分析数据. 尽管这些工具功能强大,但是在处理需要进行增量数据处理以及记录级别插入,更新和删除场景时,仍然非常具有挑战. 与客户交谈时,我们发现有些场景需要处理对单条记录的增量更新,例如: 遵守数据隐私法规,在该法规中,用户选择忘记或更改应用程序对数据使用方式的协议. 使用流数据,当你必须要处理特定的数…

​Apache Hudi是一个开源的数据管理框架,其通过提供记录级别的insert, update, upsert和delete能力来简化增量数据处理和数据管道开发.Upsert指的是将记录插入到现有数据集中(如果它们不存在)或进行更新(如果它们存在的话)的功能.通过高效管理Amazon S3中数据的布局方式,Hudi允许近乎实时地提取和更新数据.Hudi维护在数据集上所执行的操作的元数据,以确保这些操作的原子性和一致性. Hudi可与Apache Spark.Apache Hive和Prest…

千呼万唤始出来,Meetup 直播终于来啦- 本次线上 Meetup 由 Apache Kylin 与 Apache Hudi 社区联合举办,将于 3 月 14 日晚进行直播,邀请到来自丁香园.腾讯.柯林布瑞以及 Kyligence 等公司的技术专家,为大家呈现 Kylin 与「由 Uber 开源的数据湖项目」Hudi 的精彩应用案例与实践.感兴趣的小伙伴可以直接拉到文末报名! 活动议程 19:00-19:05   开场 19:05-19:35   Talk 1:<丁香园日志量十倍增长引发的运维…

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.…

马萨诸塞州韦克菲尔德(Wakefield,MA)- 2020年6月 - Apache软件基金会(ASF).350多个开源项目和全职开发人员.管理人员和孵化器宣布:Apache Hudi正式成为Apache顶级项目(TLP).在投票表决Hudi毕业时,Hudi总共获得了19票binding(其中包括ASF联合创始人Jim Jagielski的一票),21票non-binding. Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)数据湖技术可在Ap…

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

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. 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…

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sT2-KK23tvPY2oziEH11Kw 1. 什么是Alluxio Alluxio为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问.这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统.Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级. 对于用户应用程序和计算框架,Alluxio提供了快速存储,促进了作业之间的数据共享和局部性.当数据位于…

1. 引入 Apache Hudi是一个开源的增量数据处理框架,提供了行级insert.update.upsert.delete的细粒度处理能力(Upsert表示如果数据集中存在记录就更新:否则插入). Hudi处理数据插入和更新,不会创建太多的小文件(小文件会导致查询端性能降低),Apache Hudi自动管理及合并小文件,让其保持指定大小,这避免了自建解决方案来监控和重写小文件为大文件. Hudi数据集在如下场景下非常适用 使用GDPR和CCPA法规来删除用户个人信息或修改个人信息用途. 处…

1. 引入 Apache Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区.单分区.时间日期分区.无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区. 2. 分区处理 为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的Schema如下 { "type" : "record", "name" : "HudiSchemaDemo", "namespace" : &qu…

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…

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. 介绍 经过Apache Hudi项目委员会讨论及投票,向Udit Mehrotra.Gary Li.Raymond Xu.Pratyaksh Sharma 4人发出Committer邀请,4人均已接受邀请并顺利成为Committer,也使得Apache Hudi Committer成员在不断发展壮大. Udit Mehrotra是来自AWS EMR团队的一员,在去年9/10月份开始参与Apache Hudi社区,帮助Apache Hudi集成至EMR中,将Apache Hudi引入AWS生…

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…

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…

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. 场景 https://hudi.apache.org/docs/use_cases.html 近实时写入 减少碎片化工具的使用 CDC 增量导入 RDBMS 数据 限制小文件的大小和数量 近实时分析 相对于秒级存储 (Druid, OpenTSDB) ,节省资源 提供分钟级别时效性,支撑更高效的查询 Hudi 作为 lib,非常轻量 增量 pipeline 区分 arrivetime 和 event time 处理延迟数据 更短的调度 interval 减少端到端延迟 (小时 -> 分钟)…