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Apache Hudi数据跳过技术加速查询高达50倍

介绍 在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过...虽然这些新索引仍处于试验阶段，但将列统计索引移动到元数据表中意味着更多： • 强大的支持：列统计索引 (CSI) 现在还享有元数据表的一致性保证 • 高效实现：元数据表使用 HFile[5] 作为基础文件和日志文件格式...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。...要配置文件组的数量，请使用以下配置（默认值为 2）： 如前所述，元数据表使用 HFile 作为其存储文件格式（这是一种非常有效的排序二进制键值格式），以便能够 • 有效地查找基于它们的键的记录以及 •...摄取 为了将 Amazon 评论数据集提取到 Hudi 表中，我们使用了这个gist[7]。

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data] （上） 1.RDD简述 2.加载数据到RDD A 从文件中读取数据 Ⅰ·从文本文件创建...； 数据集：RDD是由记录组成的数据集。...，每个文件会作为一条记录（键-值对）； #其中文件名是记录的键，而文件的全部内容是记录的值。...#使用textFile()读取目录下的所有文件时，每个文件的每一行成为了一条单独的记录， #而该行属于哪个文件是不记录的。...6.窄依赖（窄操作）- 宽依赖（宽操作）： 窄操作： ①多个操作可以合并为一个阶段，比如同时对一个数据集进行的map操作或者filter操作可以在数据集的各元 素的一轮遍历中处理； ②子RDD只依赖于一个父

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NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(1)

这里没有巫术，一般是获取包含 用户-物品 交互的富数据集，并使用它来训练 ML 模型。数据集中的每条记录都可以包含来自用户（年龄、工作），商品（类型、价格）和用户商品点击（0 或 1）的特征。...它将读取一组批处理数据记录，其中每条记录都由高维、极度稀疏或分类特征（categorical features）组成。...它是通过在训练阶段以粗粒度、按需方式将超过 GPU 内存聚合容量的嵌入表的一个子集加载到 GPU 中来实现的。要使用此功能，您需要将数据集拆分为多个子数据集，同时从中提取唯一键集（见图 7）。...使用我们的 HugeCTR Python API 进行训练后，您可以获得密集模型、稀疏模型和图形配置的文件，这些文件在使用该hugectr2onnx.converter.convert方法时需要作为输入...每个工作器每次从其分配到的数据集文件中读取一个批次。收集器会将收集到的数据记录分发到多个 GPU。所有的工作人员、收集器和模型训练作为不同的线程在 CPU 上同时运行。 Figure 4.

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LogDevice：一种用于日志的分布式数据存储系统

就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。...LogDevice将记录的排序从记录的存储中分开来，并使用记录的非确定性放置来提高写入的可用性，并更好地容忍由此类峰值引起的临时负载不平衡。...如果发生数据丢失，所有丢失记录的LSN将报告给尝试读取受影响的日志和LSN范围的每个读取器。 记录着不同日志的记录是不提供排序保证的。因为来自不同日志的记录的LSN不具有可比性。...它可能随时更改，日志的元数据历史记录中有适当的注释，读取器可以查阅该注释，以便找到所要连接的存储节点。节点集允许LogDevice集群独立于读取器的数据来进行扩展。...现在我们使用Apache的Zookeeper作为LogDevice的纪元存储。 多对多重建 驱动器错误，电源故障，机架开关失灵，当这些故障发生时，某些或所有记录的可用副本数量可能会减少。

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MapReduce性能优化大纲

对数据序列化来创建容器文件 使用HAR格式文件 使用序列文件把小文件存储成单个大文件 如果数据集很大但数据块很小会导致mapper过多，需要花时间进行拆分；因此输入文件大则数据块大小也要加大 大的数据块会加速磁盘...IO，但会增加网络传输开销，因而在Map阶段造成记录溢写 Map任务的流程 输入数据和块大小的影响 处置小文件和不可拆分文件 在Map阶段压缩溢写记录 计算Map任务的吞吐量 Read阶段：从HDFS读取固定大小...来判断是否有某个Map处理了超常规数据；过多的文件数量（小文件）或者过大的文件大小（单个不可拆分的文件） Spill阶段：对数据进行本地排序，并针对不同的reduce进行划分，同时如果有可用的combiner...则进行合并，然后把中间数据写入磁盘 Fetch阶段：把Map的输出缓冲到内存，记录产生的中间数据量 Merge节点：针对每一个reduce任务，把Map输出合并成单个溢写文件 强化Reduce任务 压缩排序和合并的数据量...，并对其进行合并和排序 Reduce阶段：测量每个数据键及其对应的所有值上运行reduce函数的耗时 Write阶段：将结果输出到HDFS 调优Map和Reduce参数 ?

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Hadoop、MapReduce、HDFS介绍

HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取） ZooKeeper：一种分布式的、可用性高的协调服务。...Reducing 在这个阶段，会汇总来自Shuffling阶段的输出值。 该阶段结合Shuffling阶段的值并返回单个输出值。 总之，这个阶段得出了完整的数据集。...Hadoop非常适合存储大量数据（如TB和PB），并使用HDFS作为其存储系统。 你可以通过HDFS连接到数据文件分发集群中的任意节点。 然后可以像一个无缝的文件系统一样访问和存储数据文件。...DFSAdmin 可以用来管理HDFS群集的命令集。 fsck Hadoop命令的子命令。 可以使用fsck命令检查文件是否存在不一致，如缺少块，但不能使用fsck命令纠正这些不一致。...HDFS群集包含一个称为NameNode的单个节点，该节点管理文件系统命名空间并管理客户端对文件的访问。 另外，DataNode将数据作为块存储在文件中。

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MapReduce数据流

因此，任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理（译注：这是移动计算，把计算移动到数据所在节点，可以避免额外的数据传输开销）。 　　...这些文件的格式可以是任意的；我们可以使用基于行的日志文件，也可以使用二进制格式，多行输入记录或其它一些格式。这些文件会很大—数十G或更大。 2....这对那些没有被格式化的数据或是基于行的记录来说是很有用的，比如日志文件。更有趣的一个输入格式是KeyValueInputFormat，这个格式也是把输入文件每一行作为单独的一个记录。...把一个MapReduce程序应用到一个数据集上，即是指一个作业，会由几个（也可能几百个）任务组成。Map任务可能会读取整个文件，但一般是读取文件的一部分。...RecordWriter：这个跟InputFormat中通过RecordReader读取单个记录的实现很相似，OutputFormat类是RecordWriter对象的工厂方法，用来把单个的记录写到文件中

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Apache Hudi 0.10.0版本重磅发布！

虽然用户已经可以使用 Deltastreamer/Spark/Flink 将 Kafka 记录流式传输到 Hudi 表中，但 Kafka Connect Sink为当前用户提供了好的灵活性，如果不部署和运维...，数据跳过最有效，允许单个 Parquet 文件包含不相交的值范围，从而实现更有效的裁剪。...流式读取还可以使用相同的选项 read.start-commit 指定起始偏移量。 支持批量执行模式下的 Upsert 操作，使用 INSERT INTO 语法更新现有数据集。...使用 0.10.0用户可以使用 dbt 创建增量 Hudi 数据集，详情请参阅 dbt-spark#issue187[12] 4.2 监控 Hudi 现在支持将指标发布到 Amazon CloudWatch...[13] 要利用基于元数据表的文件列表，读取时必须在查询时显式打开元数据配置，否则读取时将不会利用元数据表中的文件列表。

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Spring batch教程 之 spring batch简介

使用场景 典型的批处理程序通常是从数据库、文件或队列中读取大量数据，然后通过某些方法处理数据，最后将处理好格式的数据写回库中。...Split拆分,拆分程序从单个输入文件中读取记录,根据某个字段的值,将记录写入到不同的输出文件中. 拆分可以自定义或者由参数驱动的(parameter-driven)系统实用程序来执行....Merge合并,合并程序从多个输入文件读取记录,并将组合后的数据写入到单个输出文件中. 合并可以自定义或者由参数驱动的(parameter-driven)系统实用程序来执行....选择哪种分区方法要根据具体情况来决定. 1.使用固定值来分解记录集 这涉及到将输入的记录集合分解成偶数个部分(例如10份,这样每部分是整个数据集的十分之一)....在预处理阶段,所有指示器都被标志为未处理. 在批处理程序获取记录阶段,只会读取被标记为未处理的记录,一旦他们被读取(并加锁),它们就被标记为正在处理状态.

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Flink入门——DataSet Api编程指南

Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，Filter，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。...可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...可选择使用CrossFunction将数据元对转换为单个数据元DataSet data1 = // [...] DataSet data2 = // [...]...基于文件的：readTextFile(path)/ TextInputFormat- 按行读取文件并将其作为字符串返回。...这对于辅助数据集或与数据相关的参数化非常有用。然后，算子可以将数据集作为集合访问。// 1.

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Apache Hudi | 统一批和近实时分析的增量处理框架

例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。 Index- Hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新记录的key快速映射到对应的fileId。...此处的连接操作可能由于输入数据的大小，分区的分布或者单个分区下的文件数问题导致数据倾斜。...Compaction过程失败会生产包含部分数据的parquet文件 - 这个问题在查询阶段被解决，通过commit元数据进行文件版本的过滤。查询阶段只会读取最新的完成的compaction后的文件。...这两种输入格式都可以识别fileId和commit时间，可以筛选并读取最新提交的文件。然后，Hudi会基于这些数据文件生成输入分片供查询使用。...这个过程基本上与普通的查询大致相同，只是选取特定时间范围内的文件版本进行读取而不是选最新的，提交时间会最为过滤条件被谓词下推到文件扫描阶段。

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Apache Hudi初学者指南

，数据集的输出将作为下次数据集计算的输入。...文件，如前所述，没有简单的机制来打开文件并更新其中的单个记录，造成这种限制有很多原因，其中一些主要原因是不知道哪个文件包含要更新的记录，也没有有效的方法来扫描一个文件来找到想要更新的记录，另外Parquet...”在文件中识别单个记录，这在所有Hudi数据集中是必需的，类似于数据库表中的主键 Hudi使用上述机制以及“precombine_key”机制来保证不会存在重复的记录。...，如果用户希望实时查看数据，则从日志中读取数据；否则，如果指定为read optimized表，则从数据文件中读取数据，但数据可能已过时，Hudi会定期将日志合并到数据文件中，以使它们保持最新状态，这是配置为根据用例需求定期运行的压缩过程...如果你的数据湖中有多层数据集，每一层都将其输出作为下一个计算的输入，那么只要所有这些数据集都是Hudi数据集，记录级更新可以很好地、自动地在多个处理层中传播，而不必重新编写整个数据集。

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Flink入门（五）——DataSet Api编程指南

Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，Filter，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。...可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...可选择使用CrossFunction将数据元对转换为单个数据元DataSet data1 = // [...] DataSet data2 = // [...]...基于文件的： readTextFile(path)/ TextInputFormat- 按行读取文件并将其作为字符串返回。...这对于辅助数据集或与数据相关的参数化非常有用。然后，算子可以将数据集作为集合访问。 // 1.

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MapReduce设计模式

2：分区和分箱模式 分区：将记录进行分类（即分片，分区或者分箱），但他并不关心记录的顺序，目地是将数据集中相似的记录分成不同的...分箱：是在不考虑记录顺序的情况下对记录进行分类，目的是将数据集中每条记录归档到一个或者多个举例 两者的不同之处在于分箱是在Map阶段对数据进行拆分，其好处是减少reduce的工作量，通常使资源分布更有效...的输入键读取 4：所有的数据集有相同的数据的分区 5：数据集不会经常改变 6：每一个分区都是按照外键排序的，并且所有的外键都出现在关联分区的每个数据集中...mapper或者一个reducer，然后再交给一个mapper这种合并处理能够减少很多读取文件和传输数据的时间，作业链的这种结构使得这种方法是可行的，因为map阶段是完全无法共享的，因此map并不关心数据的组织形式和或者数据有没有分组...有1000个任务将数据写入到单个SQL数据库中，者=这工作起来并不好，为避免这种情况你可能不得不让每个reducer多处理一些数据以减少写入到数据接收者的并行度，如果数据接收者支持并行写入，那么这未必是个问题

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MapReduce概述

MapReduce是一种用于处理大型数据集的分布式计算框架。它是由Google提出的一种计算模型，被广泛应用于Apache Hadoop等大数据处理框架中。...MapReduce的工作原理 MapReduce将数据处理分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。...在Reduce阶段中，框架将所有中间“键-值”对按照键进行分组，并将每个组传递给Reduce函数进行聚合和计算。最终，Reduce函数将计算结果作为输出。...MapReduce的应用场景 MapReduce被广泛应用于处理大型数据集，尤其是非结构化和半结构化数据。它适用于许多场景，包括数据挖掘、日志分析、图像处理、自然语言处理等。...reduce函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，并将可迭代对象中的每个元素逐个应用到函数中，以便将它们组合成单个结果。

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Spring Batch 批量处理策略

提取应用（Extract Applications）： 这个应用程序通常被用来从数据库或者文本文件中读取一系列的记录，并对记录的选择通常是基于预先确定的规则，然后将这些记录输出到输出文件中。...分类通常使用标准的系统工具来执行。 拆分（Split）- 一个程序可以读取输入文件后，根据需要的字段值，将输入的文件拆分为多个文件进行输出。拆分通常使用标准的系统工具来执行。...通过视图（Views） 这种方法基本上是根据键列来分解，但不同的是在数据库级进行分解。它涉及到将记录集分解成视图。这些视图将被批处理程序的各个实例在处理时使用。分解将通过数据分组来完成。...在批处理程序获取记录阶段，只会读取被标记为未处理的记录，一旦他们被读取（并加锁），它们就被标记为正在处理状态。当记录处理完成，指示器将被更新为完成或错误。...然后可以将这个文件拆分成多个部分，作为批处理实例的输入。 使用这个选项时，将数据提取到文件中，并将文件拆分的额外开销，有可能抵消多分区处理（multi-partitioning）的效果。

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Grab 基于 Apache Hudi 实现近乎实时的数据分析

例如，要更新 Hive 未分区表中的一条记录，我们需要读取所有数据、更新记录并写回整个数据集。 2. 由于将数据组织为压缩的列格式（比行格式更复杂）的开销，因此编写 Parquet 文件的成本很高。...Flink CDC 连接器将数据显示为 Kafka Connect （KC） 源记录，因为它在后台使用 Debezium 连接器。...获取的二进制日志时间戳也会在消费期间作为指标发出，以便我们在摄取时监控观察到的数据延迟。 针对这些来源进行优化涉及两个阶段： 1....快照完成后，Flink 将开始处理二进制日志流，观察到的吞吐量将下降到类似于数据库写入吞吐量的水平。Flink 写入端在这个阶段所需的资源将比快照阶段低得多。...我们的解决方案还允许他们执行多个临时查询，这些查询涉及对不同天数据的回溯，而不会影响我们的生产 RDS 和 Kafka 集群，方法是使用数据湖作为数据接口，将数据延迟降低到分钟级，从而使他们能够更快地响应攻击

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Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较

他们使用直接的写时复制方法工作，其中包含需要更新记录的文件会立即被重写。 Iceberg 擅长的地方在于包含大量分区的表的读取性能。...通过维护将对象映射到分区并保留列级统计信息的清单文件，Iceberg 避免了昂贵的对象存储目录列表或从 Hive 获取分区数据的需要。 此外，Iceberg 的清单允许将单个文件同时分配给多个分区。...Delta Lake 在 MERGE 操作期间，Delta 使用基于元数据的数据跳过将文件分类为需要插入、更新或删除的数据。...然后它执行这些操作并将它们作为“提交”记录在一个名为Delta Log的 JSON 日志文件中。...如果…请使用Hudi 您使用各种查询引擎，并且需要灵活地管理变异数据集。请注意，支持工具和整体开发人员体验可能很粗糙。尽管可能，但安装和调整 Hudi 以应对真正的大规模生产工作负载也需要运营开销。

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Adobe 将 PB 级数据迁移到 Iceberg 的实践与经验教训

这一视图之后可以与多项智能服务搭配使用，以驱动跨多个设备的体验、举办有针对性的活动、将配置文件和其他实体细分为多个类别，并充分利用高级分析数据。我们数据湖架构的核心是底层存储。...图 3：迁移到 Apache Iceberg 的生产数据集的大小和数量 2迁移动机 Iceberg 迁移是将数据从一种表格式移动到 Iceberg，或将 Iceberg 作为一种表格式引入数据的过程。...例如，我们同时迁移多个批次的数据集，同时，MS 可以处理属于单个客户端的许多同类数据集的迁移。数据湖上的客户端数据集可以由单个或一组 MS 实例迁移。...审计通过后，我们将源置于维护模式，禁止写入数据集。这是我们使用来自影子的元数据作为初始蓝图为源重新生成 Iceberg 元数据的关键一步。...分布式写入：为了扩展更大数据集的元数据重写过程，我们利用 Spark 将所有 Iceberg 元数据作为数据帧读取，并将路径转换作为一个用户定义函数（UDF）来应用。

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