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

徐昱 Apache Hudi Contributor:华米高级大数据开发工程师 巨东东 华米大数据开发工程师 1. 应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术.在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传.更新频率高且广.可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据.随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的

对于compaction是leveldb中体量最大的一部分,也应该是最为复杂的部分,为了便于理解我们首先从一些基本的概念开始.下面是一些从doc/impl.html中翻译和整理的内容: Level 0 当日志文件超过一定大小的阈值是 (默认为 1MB): 建立一个新的memtable和日志文件,以后的操作都是用新的memtable和日志文件 后台进行如下操作: 将旧的 memtable写到SSTable中(过程为先转为immtable_table,然后遍历写入) 废弃旧的 memtable 删除

leveldb的数据存储采用LSM的思想,将随机写入变为顺序写入,记录写入操作日志,一旦日志被以追加写的形式写入硬盘,就返回写入成功,由后台线程将写入日志作用于原有的磁盘文件生成新的磁盘数据.Leveldb在内存中维护一个数据结构memtable,采用skiplist来实现,保存当前写入的数据,当数据达到一定规模后变为不可写的内存表immutable table.新的写入操作会写入新的memtable,而immutable table会被后台线程写入到数据文件.Leveldb的数据文件是按层存放

Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon. Q2. What problem is this proposal NOT designed to solve? Q3. How is it done today, and what are the limits of current practice? Q4. What is new in your approach and

总 这篇是对rocksdb整体功能的分析,主要着眼点是db.h文件,对rocksdb进行代码解析,若想以整体的方式了解其功能,首先就应该解析db.h文件.对于rocksdb的db.h文件来说,且不论前面一大串结构体,该文件的核心无疑是class DB,从一百多行到一千多行,都是这个类. 本文共计七千余字,分为四个部分,分别是整体方法,属性方法,参数解析和其他. 下面对类内部进行分析,为了节约空间,函数参数不再写了. 整体方法 该表格为整体性方法,主要操作包含Put,Get,Delete等键值存储

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

对应 HBase 版本0.94.1,对照了开源的版本和工作使用的某发行版 问题:在 HBase shell 里面输入 flush 'table_or_region_name'之后,发生了什么?具体的实现是怎么样的?对于现有的某个表,我如何在做操作之前估算 flush 执行的时间? 1. HBase shell 入口 HBase shell 使用 ruby 实现,在 putty 敲hbase shell,调用的是${HBASE_HOME}/bin/hbase这个 bash 脚本,根据shell这个

1.概述 客户端读写数据是先从HBase Master获取RegionServer的元数据信息,比如Region地址信息.在执行数据写操作时,HBase会先写MetaStore,为什么会写到MetaStore.本篇博客将为读者剖析HBase MetaStore和Compaction的详细内容. 2.内容 HBase的内部通信和数据交互是通过RPC来实现,关于HBase的RPC实现机制下篇博客为大家分享.客户端应用程序通过RPC调用HBase服务端的写入.删除.读取等请求,由HBase的Maste

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

Apache Hudi(发音为"Hoodie")在DFS的数据集上提供以下流原语 插入更新 (如何改变数据集?) 增量拉取 (如何获取变更的数据?) 在本节中,我们将讨论重要的概念和术语,这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语. 时间轴 在它的核心,Hudi维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴,从而提供,从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集.Hudi即时包含以下组件 操作类型 : 对数据集执行的操作类型 即时时间 : 即时时间通常是一个时间戳(例如:201901

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

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi,解锁下一代数据湖技术 1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓.随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时.甚至分钟级的数据同步越来越普遍.由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发. 然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战: 小文件问题.不论是spark的microbatch模式,还是flink的

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.

公众号后台越来越多人问关于数据湖相关的内容,看来大家对新技术还是很感兴趣的.关于数据湖的资料网络上还是比较少的,特别是实践系列,对于新技术来说,基础的入门文档还是很有必要的,所以这一篇希望能够帮助到想使用Hudi的同学入门. 本篇的Hudi使用的是孵化版本 0.5.2:其他依赖 Spark-2.4.4,Hive-1.1.0 Hudi 服务器环境准备 wget https://github.com/apache/hudi/archive/release-0.5.2-incubating.tar.g

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. 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 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

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