随着移动互联网,物联网技术的发展,数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展,即 BI 到 AI 的转变。
英明,携程数据研发专家,负责支付离线数据仓库建设及BI业务需求,对并行计算、大数据处理及建模等有浓厚兴趣。
上一篇文章介绍了如何通过java api对iceberg进行操作。这次我们来聊聊iceberg里的存储文件。
首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广,可以做一些数据同步、数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
我们都知道日志聚合后的文件是存放在HDFS中的,然而每个application可能会有很多的container,每个container又有多个日志文件,那么日志聚合后,这些日志文件在HDFS中是怎样进行存放的。本文就来聊聊hadoop日志聚合后的文件格式及相关内容。
这是hudi系列的第一篇文章,先从核心概念,存储的文件格式加深对概念的理解,后续再逐步对使用(spark/flink入hudi,hudi同步hive等)、原理(压缩机制,索引,聚族等)展开分享~
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后,拿到了offer。而且不止一个,有的两个,有的四个,有的六个。这里给我们分享其中一位成员,整理的一家公司的面试题,后续将会陆续发布。
为了更好地发展业务,每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能。
摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款专注于解决大数据量Excel导入导出场景的Java类库。相较于传统的Apache POI等库,EasyExcel在设计上注重性能优化和降低内存开销,特别是在处理包含大量数据的Excel文件时表现突出。
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据。包括诸如文本、图像、音频、视频和其他格式的信息。此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言,读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外,读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi,以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文,读者应该对Apache Hudi有扎实的理解,并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑,我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅,以使更大的大数据社区受益。
磁盘分区其实就像柜子打格子一样,打成不同的格子放不同的衣服,裤子,帽子,领带等, 磁盘可以分成多个物理分区,放不同的数据。
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。
Hive是一个语句Hadoop的一个数据仓库工具,是将结构化数据文件映射成为一个数据表,并提供类SQL的查询功能。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开源文件格式保留。
目前基于ELK架构的日志系统,通过filebeat收集上来的日志都会发送到同一个kafka topic中,然后再由Logstash消费处理写入Elasticsearch中,这种方式导致该topic包含所有业务日志,那么各个业务去做实时统计分析就会造成重复消费,使得流量成本的浪费;对于离线分析的日志来源是通过在应用服务端定时上传的方式,对于日志量比较大的业务,一方面上传时会对应用服务器造成比较大的压力,另一方面这种上传方式对于后续小时或者分钟级别分析造成一定延时。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:delta、Apache Iceberg和Apache Hudi。其中,由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功,所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。Apache Hudi是由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目,它提供的fast upsert/delete以及compaction等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点,加上项目各成员积极地社区建设,包括技术细节分享、国内社区推广等等,也在逐步地吸引潜在用户的目光。Apache Iceberg目前看则会显得相对平庸一些,简单说社区关注度暂时比不上delta,功能也不如Hudi丰富,但却是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。其中,由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功,所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。Apache Hudi 是由 Uber 的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目,它提供的 fast upsert/delete 以及 compaction 等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点,加上项目各成员积极地社区建设,包括技术细节分享、国内社区推广等等,也在逐步地吸引潜在用户的目光。Apache Iceberg 目前看则会显得相对平庸一些,简单说社区关注度暂时比不上 Delta,功能也不如 Hudi 丰富,但却是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。
MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联。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)。
随着Apache Hudi变得越来越流行,一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi,Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力,用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系,减少Shuffle数据量。
在MapReduce程序的开发过程中,往往需要用到FileInputFormat与TextInputFormat,我们会发现TextInputFormat这个类继承自FileInputFormat,FileInputFormat这个类继承自InputFormat,InputFormat这个类会将文件file按照逻辑进行划分,划分成的每一个split切片将会被分配给一个Mapper任务,文件先被切分成split块,而后每一个split切片对应一个Mapper任务
在ClickHouse中,虽然不能直接自定义MergeTree引擎,但可以通过自定义表引擎来实现特定的场景需求。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
Bean对象实现WritableComparable几口,重写compareTo()方法
在使用Hive进行数据分析时,有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况,这会导致数据解析出现问题,影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南,以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
Hudi 是一个事务性数据湖平台,它将数据库和数据仓库功能引入数据湖。下图摘自 Hudi 社区举办的网络研讨会[1],清楚地说明了该平台的主要功能
随着存储表格式 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 的发展,越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其 Lakehouse,以用于许多用例,例如增量摄取。但当数据量增加时,更新插入的速度有时仍然是一个问题。
日志(Log)是系统在运行过程中变化的一种抽象,其内容为指定对象的某些操作和其操作结果按时间的有序集合。日志的不同载体
数据湖是目前比较热的一个概念,许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前,搞清楚什么是数据湖,明确一个数据湖项目的基本组成,进而设计数据湖的基本架构,对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖?有不同的定义。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语,这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获,整理,存储,搜索,共享,传输,分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在,他们可以成功地从数据中获取价值,并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
之前有对从Excel数据导入的方式有做解释,在导入Excel文件时可以有多个数据类型方式供导入选择,包括超级表,名称以及工作表。但是这些是针对xlxs文件格式的,而对于xls文件格式就会少了很多的功能。
Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi具有如下基本特性/能力:
Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink,一个是Kafka-Sink,另一个是Hdfs-Sink,这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的,主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并产生的小文件。
本文介绍如何在ArcMap中,通过已有的Python脚本程序,建立新的工具箱并在其中设置自定义工具的方法。通过本文介绍的操作,我们便可以实现将自己的Python代码封装,并像其他ArcGIS已有工具一样,进行界面化的地理处理操作。
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。
mapper调优主要就一个目标:减少输出量 我们可以通过增加combine阶段以及对输出进行压缩设置进行mapper优化 1>combine合并: 实现自定义combine要求继承reduce类。比较适合map的输出是数值型的,方便进行统计。 2>压缩设置: 在提交job的时候分别设置启动压缩和指定压缩方式。
我们最初的直觉是将svlib作为一组SystemVerilog类呈现给用户。 我们假设由一个类来表示一个正则表达式,另一个类来表示一个文件名,等等。 从库写作者的角度来看,以这种方式打包用户数据是非常有吸引力的,因为它允许我们将任意隐藏数据与每个对象相关联。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云