在云存储系统（如S3、GCS、ADLS）上构建数据湖仓，并将数据存储在开放格式中，提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。...Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。...如果您有想法、问题或想直接与人交流，请联系任何当前的 GitHub 贡献者，他们将很乐意进一步交流。 关注 OneTable 的 LinkedIn[4] 和 Twitter[5]，以获得最新的更新！
带着天真的热情，我提出了一系列我认为在 GA4 中回答起来微不足道的问题，例如“从发布之日起，每个博客的浏览量分布情况如何？”...该界面虽然易于使用，但具有限制性，限制了用户回答更复杂问题的能力，例如“博客发布之日的浏览量分布情况如何？” 我们的许多问题还需要外部数据集，例如阅读时间和博客主题。...Clickhouse.com 的流量很高 - 每天有数十万。虽然这看起来可能很高，但实际上，对于我们在 ClickHouse 中习惯的大小来说，这个数据量非常小。...4.内部数据仓库 此时，很明显我们可以解决的不仅仅是博客报告问题。我们的营销团队在报告更广泛的网站指标时也面临着上述相同的挑战。...l数据可以以流Schema导出到每日内表中并支持每日导出。日内“实时”表通常会滞后几分钟。最重要的是，这种导出没有限制！
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...简化Utilities程序包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...瘦身的Utilities包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。 Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
我们进行了实验，以测量在一个文件中针对不同文件格式的 1000 万 (10M) 个条目中的 N 个条目的点查找延迟。...文件分区存储数据表中每个分区的文件名、大小和活动状态等文件信息。 我们展示了在 Amazon S3 上使用包含不同数量的文件和分区的各种规模的 Hudi 表对文件列表的性能改进。...通过使用元数据表中的文件索引，与在 S3 上直接列出相比，文件列出延迟大大降低，提供 2-10 倍的加速（包括 1M 文件的非分区表，图中未显示）。...3.2 Data Skipping 元数据表的另一个主要好处是在服务读取查询时帮助跳过数据。...column_stats 分区存储所有数据文件的感兴趣列的统计信息，例如最小值和最大值、总值、空计数、大小等。在使用匹配感兴趣列的谓词提供读取查询时使用统计信息。
Hive是大数据领域常用的组件之一，主要用于大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。...如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB），则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。...另一方面，面向列的存储格式(RCFILE, ORC, PARQUET)可以很好地解决上面的问题。关于每种文件格式的说明，如下： （1）TEXTFILE 创建表时的默认文件格式，数据被存储成文本格式。...2.4 分桶分区 Num Buckets表示桶的数量，我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化： 对于一张较大的表，可以将它设计成分区表，如果不设置成分区表，数据是全盘扫描的，设置成分区表后，查询时只在指定的分区中进行数据扫描...常见的分区字段： （1）日期或者时间，比如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时，可以使用些字段。
当 SSB 安装在也有 Kafka 服务的集群上时，会自动为 SSB 创建此提供程序： 您可以使用此屏幕将其他外部 Kafka 集群作为数据提供者添加到 SSB。...让我们查询新创建的表以确保一切正常。...在本实验中，您将在 SSB 中将 Schema Registry 注册为Catalog，以便您可以自动读取iot_enriched_avro以 AVRO 格式存储的主题内容。...在Tables屏幕上，您现在应该看到从 Schemar Registry 导入的表的列表。 查询导入的表以确保其正常工作。...在作业页面上，单击停止按钮以暂停作业。 由于您已经sensor6stats在第一次执行此作业时创建了表，因此您将不再需要该CREATE TABLE语句。
技术选型：Sqoop 问题：发现采集以后生成在HDFS上文件的行数与实际Oracle表中的数据行数不一样，多了 原因：Sqoop默认将数据写入HDFS以普通文本格式存储，一旦遇到数据中如果包含了特殊字符.../ods/one_make/full_imp /data/dw/ods/one_make/incr_imp step1：创建ODS层数据库：one_make_ods step2：根据表在HDFS上的数据目录来创建分区表...step3：申明分区 DWD层 来自于ODS层数据 数据存储格式：ORC 不区分全量和增量的 实现 step1：创建DWD层数据库：one_make_dwd step2：创建DWD层的每一张表...' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat' location '这张表在HDFS上的路径...' TBLPROPERTIES （'这张表的Schema文件在HDFS上的路径'） 小结 掌握Hive中Avro建表方式及语法
并且我们尝试在将操作数据提取到数据湖中的同时解决更新和删除问题，可以将批处理工作从大约12、16小时，24小时运行转变为在30分钟，15分钟，5分钟内完成，实际上可以根据我们的需求调整延迟，因为Hudi...我们在2017年开源了该项目，进入了Apache孵化器，2018年Apache孵化器中毕业。而且我们一直在与许多在其平台上采用Hudi的云提供商一起发展社区，以解决整个行业广泛存在的相同问题。...用户可以扩展HDFS并通过写入适当大小的文件来保持HDFS健康，但没有库在整个生态系统中统一实现这一功能，大型公司都试图构建自己的解决方案，但在不同时间轴上，实际这是一个明显的问题，也是Hudi的诞生方式...如果拉回到今天，我会说云仓库在解决我说过的老式数据仓库中的数据规模问题方面做得很好，它们的存储位于S3上而不在本地设备上，它们确实解决了数据存储扩展问题。...这不仅适用于不同规模的公司。为什么这是一个广泛适用的问题？ VC：这是一个非常非常好的问题。当我们真正开始创建Hudi时，甚至是在我自己追溯该问题时，我都非常确信这就是我们必须为Uber构建它的方式。
在配置 Kafka Connect 时，其中最重要的一件事就是配置序列化格式。我们需要确保从 Topic 读取数据时使用的序列化格式与写入 Topic 的序列化格式相同，否则就会出现错误。...从数据源读取数据或将数据写入外部数据存储的格式不需要与 Kafka 消息的序列化格式一样。...也就是说，当你将数据写入 HDFS 时，Topic 中的数据可以是 Avro 格式，Sink 的 Connector 只需要使用 HDFS 支持的格式即可（不用必须是 Avro 格式）。 2....我们需要检查正在被读取的 Topic 数据，并确保它使用了正确的序列化格式。另外，所有消息都必须使用这种格式，所以不要想当然地认为以正确的格式向 Topic 发送消息就不会出问题。...在摄取时应用一次 Schema，而不是将问题推到每个消费者，这才是一种更好的处理方式。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...为了克服这一数据损失问题，减少系统延迟，并优化架构，我们建议在 Kappa 架构中构建管道，以纯流模式处理这些事件。关于 Kappa 架构的更多信息，请参阅《什么是 Kappa 架构？》...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。 在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...此外，新架构还能处理延迟事件计数，在进行实时聚合时不会丢失事件。此外，新架构中没有批处理组件，所以它简化了设计，降低了旧架构中存在的计算成本。 表 1：新旧架构的系统性能比较。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...Snowflake 还支持 XML、JSON、Avro 等文档存储格式的本地支持。其混合架构划分为三个不同的层：云服务层、计算层和存储层。 Snowflake 的三层架构。...预测每八小时刷新一次。丰田的团队再将这些预测拉回到 Analytics 360 中。该团队使用倾向性分数创建了 10 个受众，并向每个群体投放个性化广告，争取将产品售卖给他们。...每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题，但是用户在决定使用哪一个提供商时，应该注意一些技术上的差异。...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。
这里的联接可能在输入批处理大小、分区分布或分区中的文件数量上发生倾斜。它是通过在join键上执行范围分区和子分区来自动处理的，以避免Spark中对远程shuffle块的2GB限制。...相关优化 如前所述，Hudi努力使文件大小与底层块大小对齐。根据柱状压缩的效率和要压缩的分区中的数据量，压缩仍然可以创建小的parquet文件。...在读取日志时，跳过不相关的、有时是部分写入的提交块，并在avro文件上适当地设置了seek位置。 压缩失败可能会写入部分拼parquet文件。 这是由查询层处理的，它根据提交元数据过滤文件版本。...Presto和SparkSQL在Hive metastore表上可以开箱即用，只要所需的hoodie-hadoop-mr库在classpath中。...几个月来，这一直在为优步的数据获取和表格建模提供动力。 随着Hudi继续推动延迟的边界，以更快地在HDFS中吸收，在我们向外扩展时，不可避免地会有一些识别瓶颈的迭代。
PXF的HDFS插件用于读取存储在HDFS文件中的数据，支持具有固定分隔符的文本和Avro两种文件格式。...select * from sales_info; （5）确认sales_info表在HDFS上的位置，在创建HAWQ外部表时需要用到该信息。...为了使用HAWQ访问JSON数据，必须将JSON文件存储在HDFS上，并从HDFS数据存储创建外部表。...已经测试了PXF对HDFS的访问。 1. PXF与JSON文件协同工作 JSON是一种基于文本的数据交换格式，其数据通常存储在一个以.json为后缀的文件中。...FORMATTER JSON 'CUSTOM'格式只支持内建的'pxfwritable_import'格式属性。 表8 创建一个基于单行记录的JSON外部表。
Hive仓库表数据最终是存储在HDFS上，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。...一、小文件带来的问题 HDFS的文件包好数据块和元信息，其中元信息包括位置、大小、分块等信息，都保存在NameNode的内存中。...而且hive提供了原生支持： 如果使用的不是分区表，则可以创建成外部表，并使用har://协议来指定路径。...数仓表分区优化 数据仓库创建数仓表时，ETL开发人员基于使用习惯和处理的方便性，经常创建多层分区，来存储数据。但是过多的分区会消耗NameNode大量的资源，并且也会引入小文件的问题。...所以对于创建数仓表的分区，要求如下： •对于统计数据表、数据量不大的基础表、业务上无累计快照和周期性快照要求的数据表，尽可能的不创建分区，而采用数据合并回写的方式解决；•对于一些数据量大的表，如果需要创建分区
这里的主要参与者是 Apache Parquet、Apache Avro 和 Apache Arrow。它是物理存储，实际文件分布在存储层上的不同存储桶中。...开箱即用支持数据压缩，您可以选择不同的重写策略，例如分箱或排序，以优化文件布局和大小。...优化在解决小文件问题时特别有效，您会随着时间的推移摄取小文件，但查询数千个小文件很慢，优化可以将文件重新碎片化为更大的文件，从而在许多方面提高性能。...数据湖的出现是为了在廉价存储上处理各种格式的原始数据，以用于机器学习和数据科学工作负载。...当数据质量受到影响时，可能会导致时间浪费、机会损失、收入损失以及内部和外部信任的侵蚀。 虽然现代数据治理方法和广泛的数据测试可以帮助提高数据质量，但最好的团队正在整个数据堆栈中利用数据可观察性。
幸运的是，Hudi 格式的引入允许 Avro 和 Parquet 文件在读取时合并 （MOR） 表上共存，从而支持快速写入，这为拥有数据延迟最小的数据湖提供了可能性。...高吞吐源 对于具有高吞吐量的数据源，我们选择以 MOR 格式写入文件，因为以 Avro 格式写入文件允许快速写入以满足我们的延迟要求。...如图 1 所示，我们使用 Flink 执行流处理，并在设置中以 Avro 格式写出日志文件。...然后，我们设置了一个单独的 Spark 写入端，该写入端在 Hudi 压缩过程中定期将 Avro 文件转换为 Parquet 格式。...为了解决这个问题，对存储桶索引使用一致的哈希将是需要探索的，以优化我们的 Parquet 文件大小，并允许存储桶的数量随着流量的增长而无缝增长。
我们发现配合本地部署的 GitLab 以及自托管运行器时，GitLab CI/CD 尤其好用，因为这种组合可以解决使用基于云的解决方案经常会遇到的授权问题。...BigQuery 还引入了对时间序列预测的支持。之前我们关注一个问题是模型的可解释性。今年早些时候，BigQuery Explainable AI 被宣布为公众开放使用，在解决上述问题上迈出了一步。...它可以在硬件上水平和垂直扩展，以支持大量并发客户端的发布和订阅，同时保持低延迟和容错性。在我们的内部基准测试中，它已经能够帮助我们在单个集群中实现几百万个并发连接。...这个工具可以在 Kubernetes 上创建一个运行器资源，它可以运行和操作自托管运行器。...它支持多种底层文件存储格式，如 Apache Parquet、Apache ORC 和 Apache Avro。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
