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使用spark作业写S3和雅典娜进行查询时如何使数据高可用

在使用Spark作业写S3和Athena进行查询时,可以采取以下措施来实现数据的高可用性:

  1. 数据备份:定期备份S3和Athena中的数据,以防止数据丢失或损坏。可以使用S3的版本控制功能来自动保留数据的历史版本,并在需要时恢复到特定版本。
  2. 数据冗余:将数据存储在多个地理位置的S3存储桶中,以确保数据的冗余性和可用性。可以使用S3的跨区域复制功能将数据自动复制到其他AWS区域的存储桶中。
  3. 容错机制:在Spark作业中使用适当的容错机制,例如使用Spark的容错机制来处理节点故障或任务失败。Spark提供了容错的分布式计算框架,可以自动处理节点故障,并重新分配任务到其他可用节点上。
  4. 监控和告警:使用AWS CloudWatch等监控工具来监控S3和Athena的性能和可用性。设置适当的告警规则,以便在出现问题时及时通知相关人员。
  5. 自动化运维:使用AWS的自动化工具,如AWS CloudFormation和AWS Elastic Beanstalk,来自动化部署和管理Spark作业、S3存储桶和Athena查询。这样可以减少人工操作的错误,并提高系统的可靠性和可维护性。
  6. 弹性扩展:根据需求调整Spark集群的规模,以适应不同的工作负载。可以使用AWS的弹性计算服务,如Amazon EMR,来快速创建、调整和管理Spark集群。
  7. 安全性保障:采取适当的安全措施来保护S3和Athena中的数据。例如,使用AWS Identity and Access Management (IAM) 来管理用户访问权限,使用S3的加密功能来保护数据的机密性,使用AWS WAF等服务来防止恶意攻击。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云对象存储(COS):提供高可用、高可靠、低成本的云存储服务,适用于存储和备份各种类型的数据。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云EMR:提供弹性、高性能的大数据处理服务,支持Spark等分布式计算框架。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/emr
  • 腾讯云CDN:提供全球加速、高可用的内容分发网络服务,可加速S3和Athena的数据传输和查询。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdn
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分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据,一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询使用EMR处理数据必须扫描的数据量来提高性能。...为了开始雅典娜,您只需要提供数据的位置、格式和您关心的特定部分。特别是片段事件具有特定的格式,我们可以在创建表使用这种格式,以便进行更简单的分析。...使用数据填充后,AthenaEMR在查询或访问S3中的数据可以引用位置、类型等的Glue目录。...在模式方面,使用EMR管理数据类似于雅典娜的操作方式。您需要告诉它数据的位置及其格式。您可以在每次需要运行作业或利用中心转移(如前面提到的AWS Glue目录)这样做。...AWS Glue使S3数据查询更加容易,因为它是数据所在位置的中心转移。它已经与AthenaEMR集成,并具有方便的爬行器,可以帮助映射数据类型位置。

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EMR 实战心得浅谈

朴朴大数据团队在平台构建过程中积累了大量的 EMR 使用实践运维经验,受篇幅所限,无法一一展开说明,本文旨在提供一些关于如何玩转 EMR 的使用思路,中间夹以部分我司实践案例佐证,权作抛砖引玉之举。...除此之外,数据平台团队已在规划、开发实现统一查询服务平台,该平台上线后会提供如下功能: 支持统一的 HiveSQL 语法 & 虚拟表查询。 支持异步查询任务优先级调度。...(含可用配置操作) 重加入集群。...8.集群使用 RDS 我司基于 Hive 构建企业级大数据平台元数据服务,存在多集群复用统一元数据库现象,从元数据可用及运维投入产出比方面考虑,选择 RDS 作为 Hive 等组件元数据库无疑是个明智之举...节省成本:小规模场景使用综合成本节省比较明显,当规模达到 PB 级,EC2、EMR、S3、网络流量四者成本累计则未必,所以需要进一步进行架构优化,以获取最佳性价比。

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这个作业需要运行 3 个小时,进而拉高了许多下游表的延迟 (Latency),明显影响数据科学家、产品经理等用户的使用体验。因此我们需要对这些作业进行提速,让各个表能更早可用。...有从 Hive 里面查询,有从 Presto 查询,有从 Jupyter 里面查询,有从 Spark 里面查询,我们甚至不能确定以上就是全部的访问途径。...Partition 的可感知性完整性 如何让下游作业能感知到当天这个 partition 已经 ready?...其机制如下,每个 s3 writer 开始某个 action,会发出一个 partitionCreated 信号,当它结束又发出 partitionInactive 信号。...Flink 作业内对文件级别进行去重,作业采用 Exactly Once 的 checkpoint 设定,S3 文件输出基于 MPU 机制等价于支持 truncate,因此 S3 输出等价于幂等,因此等价于端到端的

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2 Amazon MSK 的扩展能力与最佳实践 Amazon MSK 是亚马逊托管的可用、强安全的 Kafka 服务,是数据分析领域,负责消息传递的基础,也因此在流式数据入湖部分举足轻重。...关于 MSK 集群的可用,有三点需要注意: 对于两 AZ 部署的集群,副本因子至少保证为 3。...4 EMR Flink Hudi 构建数据湖及 CDC 同步方案 那么应该如何利用 MSK EMR 做数据湖的入湖呢?...Hudi Connector, 将数据⼊Hudi(S3) 表, 对于⽆需 Update 的数据使⽤Insert 模式⼊,对于需要 Update 的 数据 (业务数据 CDC 数据) 使用Upsert...模式⼊; 图中标号 4:使用Presto 作为查询引擎,对外提供查询服务。

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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。...如果使用的是 DeltaStreamer,则可以在连续模式下运行压缩,在该模式下,会在单个spark任务内同时进行摄取压缩。 4....写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题,其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。 执行插入更新/插入操作,Hudi可以配置文件大小。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如,Spark直接从文件系统(HDFS或S3)读取路径。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解,Presto会使用输入格式来获取分片,然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询复制表。

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「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

反过来,视图定义了基础数据如何暴露给查询(即如何读取数据)。 存储类型 Hudi支持以下存储类型。 复制 : 仅使用列文件格式(例如parquet)存储数据。...以下内容说明了将数据写入复制存储并在其上运行两个查询,它是如何工作的。...Hudi还进行了特定的设计,使在云上构建Hudi数据集变得非常容易,例如S3的一致性检查,数据文件涉及的零移动/重命名。 9....如何将Hudi配置传递给Spark作业 这里涵盖了数据Hudi写入客户端(deltastreamer和数据源都会内部调用)的配置项。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如,Spark直接从文件系统(HDFS或S3)读取路径。

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具体地说,云数仓现在是黄金时间,它们与以前的仓库有完全不同的体系结构,它们使存储计算分离,然后可以使用云存储来水平扩展,这样它们听起来就像是数据湖。...,因此我觉得我们需要为了使人们能够以出色的性能查询数据并希望提供出色的可用性,我们需要要么像Hive Metastore这样的显着改进,要么像Hudi这样的新型类似系统以及为开源查询引擎抽象的类似系统...同样编写ETL的作业也将延迟,通常您使用Hive或Spark编写一堆ETL,然后构建一组派生数据表,这些导出的数据表还遭受不良的数据新鲜度的困扰,原始数据查询效率也非常非常差,因为您必须应对原始数据格式...同样您可以像Flink或Spark作业那样将变更流连接到Hudi表,它也可以作为快照与另一个Hudi表关联查询。...具体地说我们有一个数据库核心一组类似的服务,这些服务都可以水平扩展轻松部署。如果您知道如何部署Spark作业Flink作业,Hudi可以开箱即用。

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然而,将Hudi与一些相关系统进行对比,来了解Hudi如何适应当前的大数据生态系统,并知晓这些系统在设计中做的不同权衡仍将非常有用。...与之不同的是,Hudi旨在与底层Hadoop兼容的文件系统(HDFS,S3或Ceph)一起使用,并且没有自己的存储服务器群,而是依靠Apache Spark来完成繁重的工作。...因此,Hudi可以像其他Spark作业一样轻松扩展,而Kudu则需要硬件运营支持,特别是HBase或Vertica等数据存储系统。到目前为止,我们还没有做任何直接的基准测试来比较KuduHudi。...鉴于HBase经过严格的优化,它支持开箱即用的亚秒级更新,Hive-on-HBase允许用户查询数据。...简而言之,Hudi可以与当今的批处理( 复制存储)流处理( 读合并存储)作业集成,以将计算结果存储在Hadoop中。

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CDH5.15CM5.15的新功能

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在统一的分析平台上构建复杂的数据管道

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Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

Spark 运行生产批处理管道;我们的仪表板由 Trino 分布式 SQL 查询引擎提供支持;Apache Hadoop Yarn 管理用于运行 Apache Spark 作业的计算集群;Apache...•变更数据捕获 (CDC) 服务使用 OLTP 数据库中的预日志 (WAL) 数据并将它们缓冲在变更日志队列中。•数据摄取作业定期或以连续方式拖尾队列并更新数据湖“原始”表。...对于带外初始快照,我们需要在增量摄取快照之间切换仔细跟踪 CDC 流中的正确水印,使用 Kafka,数据摄取作业的 CDC 水印转换为 Kafka 偏移量,这标志着要应用于快照表的开始更改日志事件,...我们正在探索一种对 OLTP 数据进行按需备份并使用 AWS S3 导出发布到 S3 的方法。...•数据计算:我们一直致力于提高基于 Apache Spark Trino 构建的数据计算平台的可用性、效率性能,以支持关键数据计算工作负载。

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