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…

目录 FlinkCDC 1.简介 2.依赖 3.flink stream api 4.flink sql 5.自定义反序列化器 6.打包测试 FlinkCDC 1.简介 CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入.更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. CDC种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式,我们主要了解一下这两种之间的区别:…

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…

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…

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台上线后,主要需求是开发实时报表,即抽取各类数据源做实时etl后,吐出实时指标到oracle库中供展示查询. 随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: 对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过…

感谢王祥虎@wangxianghu 投稿 Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架,它于2019年1月进入Apache孵化器孵化,次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目.是当前最为热门的数据湖框架之一. 1. 为何要解耦 Hudi自诞生至今一直使用Spark作为其数据处理引擎.如果用户想使用Hudi作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入Spark.放在几年前,使用Spark作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事.因为Spark既可以进行批处理也可以使用微批…

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)…

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.…

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…

1. 前言 当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构 广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上 基于基HDFS数据,统…