Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力，使查询永远看不到部分写入，并帮助摄取从失败中优雅地恢复。...数据湖的这一“原始数据”层往往形成了创造更多价值的基岩。 对于RDBMS的导入，Hudi通过Upserts提供了更快的加载，而不是使用昂贵和低效的批量加载。...使用类似Debezium或Kafka Connect或Sqoop增量导入工具并将它们应用到DFS上的等价Hudi表中是很常见的。...数据删除 Hudi还提供了删除存储在数据湖中的数据的能力，更重要的是通过Merge on Read表类型提供了有效的方法来处理基于user_id(或任何辅助键)的随机删除所导致的写放大。...增量处理管道 数据湖ETL通常涉及通过表示为工作流的dag来构建相互派生的表链。 工作流通常依赖于多个上游工作流输出的新数据，传统上，新数据的可用性由一个新的DFS文件夹/Hive分区表示。
兼容当前 HIVE 表的使用方式：1. Mysql to HUDI 链路里的HUDI 表是没有日期分区，如何能按照日期分区查询。2.长生命周期管理，用户可能需要访问很久以前的数据。...在发布分区时，会在HIVE 表里添加一个新分区，这个时候分区 location下是没有数据，分区元数据里维护了它对应哪个 HUDI 表的哪个版本。...基于 HUDI 改造后的链路是用一个实时的 Flink 任务，在入湖过程中完成更新。这使得整条链得到简化，不仅时效性从3h ~ 4h左右缩短到15min左右，而且资源也有节约。...基于 HUDI 的宽表拼接之前有很多公司也有分享，我们内部的宽表拼接有一些差异化的需求。 支持多个写入任务并行：允许多个写入任务并行加工一张宽表，每个写入任务加工这个宽表中的部分列。...建表时，只定义了主键、排序键和分区键。第一个写入任务提交的时候追加了name 列，第二个写入任务提交的时候追加 price 列。 写入阶段分为两个阶段，第一个阶段写入数据，第二个阶段提交数据。
您可以在此博客中阅读更多详细信息，如何在多写入器场景中使用异步表服务进行操作，而无需暂停写入器。这非常接近标准数据库支持的并发级别。...基本思想是当您的数据开始演变，或者您只是没有从当前分区方案中获得所需的性能价值时，分区演变允许您更新分区以获取新数据而无需重写数据。...当你进化你的分区时，旧数据会留在旧的分区方案中，只有新数据会随着你的进化而分区。如果用户不了解演化历史，则以多种方式分区的表会将复杂性推给用户，并且无法保证一致的性能。...很明显，我们需要更快的摄取管道将在线数据库复制到数据湖。” “我们正在使用Apache Hudi从 Kafka 增量摄取变更日志，以创建数据湖表。...Amazon S3 中的数据湖文件以Apache Hudi格式进行转换和存储，并在 AWS Glue 目录中注册，可用作数据湖表，用于通过 Amazon Athena 进行分析查询和使用。”
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，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。...大批量摄取的限制 作为数据湖演进的第一步，我们首先使用在线数据库的只读副本获取在线数据库的每日快照。摄取这些表的完整快照会导致数据湖表的写入放大率很高。...在第二阶段，我们使用 Apache Hudi 从 Kafka 增量摄取变更日志，以创建数据湖表。...此外，我们需要通过以无锁方式运行并发分区查询以及从数据库备份中获取快照来优化初始快照时间的能力。...从只读副本中获取表的初始快照并创建 Data Lake 表•从之前存储的 kafka 偏移量开始消费并执行表的增量摄取。
对以上问题业界有些潜在方案，一种是通过脚本，从Hudi表导出到Hive表来实现快照，但会导致使用割裂和架构冗余；另一种是基于Savepoint的方案，在Commit时会触发Savepoint，但并未解决漂移问题...在分区视图场景中，通过轻量的checkout操作，就能够实现实时、全量以及增量分区的便捷切换，视图的Compaction/Clustering/Clean等表服务，也在各自Timeline上独立管理。...它增量消费Hudi源表，将物化结果写入Hudi Upsert表。查询时，如果被Flink BatchPlanner命中，将直接查询物化表，提升了查询时效性。...其次，Hudi表TableMeta新增物化路由的索引，并在写入端，支持commit时记录watermark在InstantMeta中，作为进度暴露给查询端。...目前支持了社区的所有表服务，以及自研的物化表服务。 2. 分区推进支持 当前社区的Hive Sync，主要聚焦于分区同步，而非分区推进。而在批流融合过程中，尤其是流转批时，下游调度通知尤为重要。
出现的不一致问题已经反馈至社区，社区相关同学正在解决，现在我们暂时使用重建元数据表（直接删除metadata目标）来解决该问题，再次执行作业时，Hudi会自动重新构建元数据表。...3.5 多分区Upsert性能问题 Hudi on Spark需要根据增量数据所在的分区采集文件的索引文件，更新分区过多的情况下，性能较差。...，提升入湖性能；•数据湖中文件块记录条数与布隆过滤器参数的适应关系，影响了索引构建的性能；在使用布隆过滤器时，官方给出的默认存储在布隆过滤器中的条目数为6万(假设maxParquetFileSize为128MB...考虑提升程序性能，前期开启了Metadata表，程序运行一段时间后会出现报错，影响错误已经反馈给社区，暂时关闭该功能，待稳定后再开启； 4.4 查询性能层面 Hudi写入文件时根据主键字段排序后写入，每个...Parquet文件中记录是按照主键字段排序，在使用Hive或者Spark查询时，可以很好的利用Parquet谓词下推特性，快速过滤掉无效数据，相对之前的数仓表，有更好的查询效率。
当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区...写入放大——日常历史数据覆盖场景中的外部（或自我管理）数据版本控制增加了写入放大，从而占用更多的 S3 存储 借助Apache Hudi，我们希望在将数据摄取到数据湖中的同时，找到更好的重复数据删除和数据版本控制优化解决方案...• 面向ETL ：这是指我们从各种生产系统摄取到数据湖中的大多数原始/基本快照表。...这是一个示例电子商务订单数据流，从摄取到数据湖到创建 OLAP，最后到业务分析师查询它 由于两种类型的表的日期分区列不同，我们采用不同的策略来解决这两个用例。...2.2 面向ETL（按更新日期分区） 当我们开始使用 Hudi 时，在阅读了许多博客和文档之后，在 created_date 上对面向 ETL 的表进行分区似乎是合乎逻辑的。
要求回顾（汇总） 支持增量数据库变更日志摄取。 从日志事件中删除所有重复项。...每隔30分钟，我们就会获得一组新旅行以及对旧旅行的一些更新，在Hive上的旅行数据是按天划分分区的，因此新旅行最终会在最新分区中写入新文件，而某些更新会在旧分区中写入文件。...将更新写入增量文件将需要在读取端做额外的工作以便能够读取增量文件中记录，这意味着我们需要构建更智能，更智能的读取端。 ? 首先来看看写时复制。...利用Hudi的upsert原语，可以在摄取到数据湖中时实现<5分钟的新鲜度，并且能继续获得列式数据的原始性能（parquet格式），同时使用Hudi还可以获得实时视图，以5-10分钟的延迟提供dashboard...如何从损坏的数据中恢复？
还有一个常见需求是用户在上游库中增加一个表，如果使用表级别同步的话，新增表在整个链路是无法感知的，也就无法同步到Hudi中，而在Lakehouse中，我们可以对整库进行同步，因此在库中新增表时，会自动感知新增表...还有一个是对CDC写入时候性能优化，比如拉取的一批数据中包含Insert、Update、Delete等事件，是否一直使用Hudi的Upsert方式写入呢？...而Hudi引入增量处理的概念，处理的数据都是某一时间点之后的，和流处理相似，又比批处理高效很多，并且本身是面向数据湖中的列存数据，扫描优化非常高效。 而回顾Hudi的发展历史。...每一条数据写入Hudi时，都会维护数据主键到一个文件组ID的映射，这样在做更新、删除时可以更快的定位到变更的文件。 右边的图里有个订单表，可以根据日期写到不同的分区里。...下面就是用户表，就不需要做分区，因为它的数据量没有那么大，变更没那么频繁，可以使用非分区的表。 对于分区表及变更频繁的表，在使用Flink写入时，利用Flink State构建的全局索引效率比较高。
读时合并表类型使用列式（例如Apache Parquet）和基于行（例如Apache Avro）文件格式的组合来存储数据。更新记录到增量文件中，然后以同步或异步压缩方式生成列文件的新版本。...写入时复制提供了现有Parquet表的替代品，同时提供了upsert/delete和其他功能。对于读时合并表，快照查询通过动态合并最新文件切片的基本文件和增量文件来提供近乎实时的数据（分钟级）。...对于写时复制表，自给定提交或压缩以来，增量查询将提供写入表的新数据，并提供更改流以启用增量数据管道。 3....Uber的Apache Hudi团队开发了一种数据压缩策略，用于读时合并表，以便频繁将最近的分区转化为列式存储，从而减少了查询端的计算成本 有了Hudi，Uber每天向超过150PB数据湖中插入超过5,000...在Uber，我们已经使用了先进的Hudi原语，如增量拉取来帮助建立链式增量流水线，从而减少了作业的计算空间，而这些作业本来会执行大型扫描和写入。我们根据特定的用例场景和要求调整读时合并表的压缩策略。
数据湖并发控制中的陷阱 从历史看来，数据湖一直被视为在云存储上读取/写入文件的批处理作业，有趣的是看到大多数新工作如何扩展此视图并使用某种形式的“乐观并发控制[9]”（OCC）来实现文件版本控制。...数据湖表通常在其上运行公共服务以确保效率，从旧版本和日志中回收存储空间、合并文件（Hudi 中的Clustering）、合并增量（Hudi 中的Compaction）等等。...虽然摄取/写入可能只是更新表上的最后 N 个分区，但删除甚至可能跨越整个表，将它们混合在同一个工作负载中可能会大大影响摄取延迟，因此Hudi 提供了以异步方式运行表服务的选项，其中大部分繁重的工作（例如通过压缩服务实际重写列数据...因此单个写入可以同时使用常规更新和 GDPR 删除并将它们序列化到日志中。...最后，要使数据湖成功转型为Lakehouse，我们必须从“Hadoop 仓库”愿景的失败中吸取教训，它与新的“Lakehouse”愿景有着相似的目标。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。...Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载，而且还允许创建高效的增量批处理管道。 Apache Hudi可以轻松地在任何云存储平台上使用。...2017 年：由 Uber 开源，并支撑 100PB 数据湖。 2018 年：吸引大量使用者，并因云计算普及。 2019 年：成为 ASF 孵化项目，并增加更多平台组件。...Ø 支持增量拉取表变更以进行处理。 Ø 支持事务提交及回滚，并发控制。 Ø 支持Spark、Presto、Trino、Hive、Flink等引擎的SQL读写。...Ø 向后兼容的方式实现表结构变更的支持。 1.4 使用场景 (1）近实时写入 Ø 减少碎片化工具的使用。 Ø CDC 增量导入 RDBMS 数据。 Ø 限制小文件的大小和数量。
基于以上问题，DTS 设计了分块导出方案，针对大表场景（如10亿行以上），从源库导出数据时将一张大表分为多个分块，一个分块连接一个线程，这样一张大表就可实现多分块同时导出，提升大表的同步效率。...使用这个方式，在遇到 CKafka 异常时，就不需要从头重新写，大大提升用户体验。 多分区，如何保证按序消费？...在实现中，DTS 向 CKafka 投递消息时，按照源库日志解析后的顺序来写入，因此可以实现写入 CKafka 顺序与业务生成顺序的一致。...全局顺序性 DTS 在拉取源库的 Binlog 日志时，采用单线程机制，先保证日志解析结果与业务生产顺序保持一致，等写入到 CKafka 的多个分区时，再按照多线程并发，最终实现了每个分区的消息都是按序排列...表级别顺序性 在选择按表名分区的场景中，源库同一个表的数据变更都会投递到目标 Topic 下的同一个分区中，因为日志的解析是按序排列，所以投递到 Topic 分区中的消息也是按序排列。
基于以上问题，DTS设计了分块导出方案，针对大表场景（如10亿行以上），从源库导出数据时将一张大表分为多个分块，一个分块连接一个线程，这样一张大表就可实现多分块同时导出，提升大表的同步效率。...使用这个方式，在遇到kafka异常时，就不需要从头重新写，大大提升用户体验。 2.3.2 多分区，如何保证按序消费？...在实现中，DTS向Kafka投递消息时，按照源库日志解析后的顺序来写入，因此可以实现写入Kafka顺序与业务生成顺序的一致。...全局顺序性 DTS在拉取源库的binlog日志时，采用单线程机制，先保证日志解析结果与业务生产顺序保持一致，等写入到kafka的多个分区时，再按照多线程并发，最终实现了每个分区的消息都是按序排列。...表级别顺序性 在选择按表名分区的场景中，源库同一个表的数据变更都会投递到目标Topic下的同一个分区中，因为日志的解析是按序排列，所以投递到Topic分区中的消息也是按序排列。
7、 数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。...如上图的左边，Hudi 将数据集组织到与 Hive 表非常相似的基本路径下的目录结构中。 数据集分为多个分区，每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。...读优化的列存格式（ROFormat）：仅使用列式文件（parquet）存储数据。在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交）。...在更新记录时，更新到增量文件中（avro）， 然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。...此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以appending 的模式写入增量文件中。但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。
在 Hive 数仓里维护两张表：增量分区表和全量分区表，通过： (按需) 初始化时使用 DataX 或 Sqoop 等工具同步整张数据库表到 Hive 全量表的分区中。...每天定时 (比如凌晨0点30分) 同步增量数据 (通过 Kafka) 到 Hive 增量分区表，形成一个增量分区 T。...但是它的问题不少： 架构链路复杂度高：由于链路复杂，每天产出全量分区容易有问题导致不能按时产出，新增业务也比较复杂，全量和增量割裂。 时延高：至少 T + 1 延时，而且需要等全量和增量合并完成。...引入Paimon 和其它数据湖不同的是，Paimon 是从流世界里面诞生的数据湖，所以它在对接流写流读、对接 Flink 方面都要比其它数据湖做得更好。...时延低：延时取决于流作业的 Checkpoint Interval，数据最低1分钟实时可见 (建议1-5分钟)。
对数据湖的元数据进行管理，包括表、分区以及 instant、timeline、snapshot 等这些数据湖特有的元数据。...无主键表时，按照 CommitId+Offset 有序，与增量视图等价；有主键表时，分区内 Key 是唯一的，只保存最新的数据； 基于增量试图可以计算出快照视图。...我们将链路中的依赖组件使用 Hudi 的湖仓一体表做改造之后，可以得到明显收益：环境依赖变轻，组件依赖少，链路简单；表既支持 Flink 流式消费、又支持批式读取，简化了调试验证工作，单需求提效明显；长期未来实现批流计算统一之后...使用 Hudi 的湖仓一体表做改造之后，首先不再需要 ClickHouse 组件，且 Hudi 表的存储成本非常低，可以全量存储，最终通过 Presto 引擎对外提供查询能力。...通过将实时数仓中埋点 DWD 层数据的存储方式改成 Hudi 湖仓一体表，将表提供给离线数仓使用，此时收益体现在离线数仓的埋点 DWD 层数据不再需要额外投入计算和存储资源，此外，还能提升数据就绪时间。
在 LakeHouse 中执行增量 Upsert 每个人在构建事务数据湖时面临的主要挑战之一是确定正确的主键来更新数据湖中的记录。...在构建数据湖时，会发生频繁的更新/插入，从而导致每个分区中都有很多小文件。...MoR：MoR 代表读取时合并。我们为写入完成后需要即时读取访问的表选择了 MoR。...Hudi配置 hoodie.metadata.enabled: true 为 Hudi 数据集选择正确的索引 在传统数据库中使用索引来有效地从表中检索数据。...问题： 想要构建事务数据湖时，维护/限制每个分区或全局分区中的重复记录始终至关重要 解决方案： Hudi 通过使用 Hudi 数据集中的索引解决了这个问题，它提供全局和非全局索引。
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