目录 Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 snapshot生成 日志提交 冲突检测(并发控制) delete update merge Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 delta lake 包含Protocol.Metadata.FileAction(AddFile.RemoveFile).CommitInfo和SetTransaction这几种元数据action. Protocol:这是delta lake自身的版本管理,一般只出现在第一次的co…

目录 Delta Lake 特性 maven依赖 使用aws s3文件系统快速启动 基础表操作 merge操作 delta lake更改现有数据的具体过程 delta表schema 事务日志 delta表文件目录 事务日志的一些疑问 需要避免的操作 delta lake目前的不足 Delta Lake 特性 支持ACID事务 可扩展的元数据处理 统一的流.批处理API接口 更新.删除数据,实时读写(读是读当前的最新快照) 数据版本控制,根据需要查看历史数据快照,可回滚数据 自动处理schema变…

1. 介绍 最近几周,人们对比较 Hudi.Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣. 我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析. 我们想就如何执行和呈现这些基准.它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点. 2. 现有方法存在哪些问题? 最近 Databeans 发布了一篇博客,其中使用 TPC-DS 基准对 Hudi/Delta/Iceberg 的性能进行了正面比较.虽然很高兴看到社区挺身而出并采取行动提高对行业当前技术水平的认识,但我们发现了一些与实验进行方式和结果报…

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…

2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件,宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布,这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试.无论是从 API 还是从功能上来说,这个预览版都不是一个稳定的版本,它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性.如果大家想测试这个版本,可以到 这里 下载. Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性,包括动态分区修剪(…

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提…

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 1. 引入 Drop是一个智能的奖励平台,旨在通过奖励会员在他们喜爱的品牌购物时获得的Drop积分来提升会员的生活,同时帮助他们发现与他们生活方式产生共鸣的新品牌.实现这一体验的核心是Drop致力于在整个公司内推广以数据为基础的文化,Drop的数据用于多种形式,包括但不限于商业智能.测量实验和构建机器学习模型. 为了确保有效地利用数据,工程团队一直在寻找可以改善基础架构以适应当前和未来的需求的方法,与许多其他高成长型初创公司的经验类似,我们对数据的需求规…

在过去的几年里,Lakehouse作为一种新的数据管理范式,已独立出现在Databricks的许多用户和应用案例中.在这篇文章中,我们将阐述这种新范式以及它相对于之前方案的优势. 数据仓库在决策支持和商业智能应用方面有着悠久的历史.自20世纪80年代末问世以来,数据仓库技术一直在持续不断的发展,并且MPP体系架构使系统能够处理更大的数据量.尽管数据仓库非常适合处理结构化数据,但是对于很多现代企业,对非结构化数据.半结构化数据以及具有高多样性.高速度.高容量特性的数据处理也往往是必须的,数据仓库并…

数据湖仓 自从Databricks提出Lakehouse后,同时Snowflake的上市,湖仓一体成为数据领域最火热的话题. https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html 核心的理念是Delta Lake使Hadoop有了ACID事务能力,使用Spark内存做实时,批,AI计算层. 这样就可以用分布式文件存储颠覆关系数据库存储. 数据仓库 数仓一直有3种类型,概念上和物理上: 一体机 Oracle Exa…

Amundsen的使命,整理有关数据的所有信息,并使其具有普遍适用性. 这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐.可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset.业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命. 类似于Atlas (Apache),Datahub (LinkedIn).Amundsen主要在于提高数据分析师,数据科学家和数据工…