Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
所有涉及跨进程通信的地方，都需要对数据进行编码（Encoding），或者说序列化（Serialization）。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作，将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流，于是底层硬件和相关协议，只需要处理一维信息即可。
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：
Hudi数据湖可以维护很多张表，与Hive类似，数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。
Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动
大数据处理其实经常被很多人低估，缺乏正确的处理体系，其实，如果没有高质量的数据处理流程，人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨，团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究，一个组织架构比较合理的人工智能团队，数据处理工程师需要占团队总人数的4/5，然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？ Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化，但是这里面有很多的坑和难点，相对来说工作量也不少，那么有没有更好的解决办法那？---Hudi可以解决。Hudi可以实时获取新数据。 2.实时查询、分析 对于HDFS数据，我们要查询数据，是需要使用MapReduce的，我们使用MapReduce查询，这几乎是让我们难以接受的，有没有近实时的方案，有没有更好的解决方案--Hudi。 什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。 Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi
例如我的项目路径是：D:\PythonProject\OneMake_Spark\venv\Scripts
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集，将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下，拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Iceberg和Hudi都是数据湖技术，从社区活跃度上来看，Iceberg有超越Hudi的趋势。他们有以下共同点：
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
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。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
Hudi Cleaner（清理程序）通常在 commit和 deltacommit之后立即运行，删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能，请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交)，以便可以回退，另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
随着大数据存储和处理需求的多样化，如何构建一个统一的数据湖存储，并在其上进行多种形式的数据分析成了企业构建大数据生态的一个重要方向。Netflix 发起的 Apache Iceberg 项目具备 ACID 能力的表格式成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable
Flink CDC: 捕获数据库完整的变更日志记录增、删、改等所有数据. Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。相比于传统的数据同步方案，该方案在实时性、易用性等方面有了极大的改善。
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。这些数据结构在内存之中被优化为CPU可以高效访问和操作的结构（通常这是操作系统的任务，并不需要程序员操心）。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Apache Iceberg是一种高性能的开放表格式，诞生于云中，可扩展到 PB 级，独立于底层存储层和访问引擎层。
AI前线导读：本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言。
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。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg（结合之前推送的Iceberg快速入门，可以更深入的理解），然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践，希望对大家能有所帮助。
抓取Oracle数据是通过给源表添加一个触发器，在新增和修改的时候记录SCN号作为查询的依据，通过relay定期的查询获取变化的数据。删除和查询不受影响。
Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
问题导读 1.Pulsar是什么组件？ 2.Pulsar作为Flink Catalog，有哪些好处？ 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式？ 4.Flink如何从Pulsar读写数据？ Flink1.9新增了很多的功能，其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka，但是如果我们想查询kafka困难度有点大的，当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的，但是对于Pulsar或许只是听说过，所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用，服务间的消息系统，目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用，比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。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。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
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