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。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
RSA1 Data Warehousing Workbench RSA2 Datasource Repository，查看数据源信息，如增量模式（AIE/ABR等）、字段名称 RSA3 Extractor Checker S-API，模拟抽取数据源中部分数据进行查看，如增量初始化表、出口处理的结果 RSA5 Installation of DataSource from Business Content，可交付的数据源，未激活 RSA6 Postprocess DataSource and Hierarchy，激活后的数据源 RSA7 BW Delta Queue Maintenance
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。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
垃圾收集器在并发标记的过程中，执行标记期间应用线程还在并行运行，对象间的引用关系时刻发生变化，垃圾收集器在标记过程中就容易发生多标和漏标（其实多标和漏标我们统称为误标）。
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段，不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同，包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发，介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段，然后把系统演化过程中的一些
GC 垃圾回收器其主要的目的是为了实现内存的回收，在这个过程中主要的两个步骤就是：内存标记，内存回收。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算，K12 直播课产品作业帮直播课，素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等，以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统，持续赋能更多素质教育产品，不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息，如留存率、到课率、活跃人数等，提高运营决策效率和质量。
什么是三色标记？ 为啥需要三色标记呢？ 相比之前的标记清除算法，其GC执行期间需要把整个程序完全暂停，不能异步执行GC操作。对实时性要求比较高的系统来说，这种需要长时间挂起的标记清除算法是不可接受的，而三色标记算法就很好的解决了这个问题。 三色标记最大的好处是可以异步执行，从而可以以中断时间极少的代价或者完全没有中断操作来进行整个GC。 三色标记具体指那三色？ 白色、灰色和黑色。 黑色：根对象，或者该对象与它的子对象都被扫描过。 灰色：对象本身被扫描，但是还有没扫描该对象的子对象。 白色：
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
上篇我们讲了记忆集，这篇来聊聊「三色标记算法」，也是Java面试的常客。聊好了会让面试官觉得你这小伙子有点东西。
通过程序化的脚本处理，可以实现自动批量处理任务，例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据，既快速又更安全。
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。
熊聘，携程国际事业部公共研发团队Leader，目前主要负责国际化相关的基础组件和市场相关项目的研发。开源社区爱好者，喜欢阅读优秀的开源项目源码，对新技术有着深厚的兴趣。
第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次
0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering（对数据按照数据特征进行聚簇，以便优化文件大小和数据布局），Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小，有了Clustering特性，便可更快速地摄取数据，然后聚簇为更大的文件，实验数据表明查询性能可以提升3~4倍，文件数可以减少10~20倍；另外Clustering对于查询侧优化也很明显，在查询时通常会基于字段进行Clustering，通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能，这与云数仓Snowflake提供的Clustering功能非常类似，我们非常高兴地宣称这个特性在0.7.0版本中完全开源免费。
0x00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷，在下就学乖了，各个地方的密码全都改成不一样的，重要帐号的密码定期更换，生怕被人社出祖宗十八代的我，甚至开始用起了假名字，我给自己起一新网名”兴才
ElasticSearch作为一款开源的全文搜索引擎在如今的软件开发得到了越来越广泛的应用，在业务功能开发方面，可以选用ElasticSearch提供比数据库查询更强大的搜索方式，同时基于搜索结果评分（权重）和高亮让我们很轻易地通过它实现一个站内的搜索引擎。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台，用于简化增量数据处理和数据管道开发，该平台可以有效地管理业务需求，例如数据生命周期，并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
本文转载：http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品，消费者在商家消费之后，可使用多种 App 进行扫码支付，同时可对商家进行评价，支持美团、大众点评、微信、支付宝、美
1、之前写过根据时间戳来增量数据，时间戳增量数据存在一定的缺点，就是如果开启自动的话，以后如果因为某个外在因素出错了，那么这个开始时间和结束时间不好控制，那么就可能造成一些其他数据量不准的情况，但是根据批次号不会出现这个问题：
当被问到垃圾回收算法的时候，大多数人都知道三种回收算法，标记-清楚，标记-复制，标记-整理，但是标记的过程是如何的呢？在并发型标记的时候是怎么对对象图进行遍历的？
我们知道JVM是利用可达性分析算法来判断对象是否存活，可达性分析算法理论上要求全过程基于一个能保障一致性的快照中进行分析，这意味着必须冻结用户线程的运行。
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
本文作者：张茄子，来源于专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
在关系型数据库中，经常会遇到这样的场景：用某张表或是多张表的关联产生的结果集，然后持续地更新另外一张表的数据，有时为了方便，只更新变化的数据，即增量更新。那么在MongoDB中如何实现这种场景呢？
关于这个分布式服务的幂等性，这是在使用分布式服务的时候会经常遇到的问题，比如，重复提交的问题。而幂等性，就是为了解决问题存在的一个概念了。
Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：
SAP BI模块PM面试主要关注你的能力是否适合现有的项目，主要是技术和经验，与简历写的能力相符，同时你的倾向技术要明确。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，这里介绍一个ETL工具Kettle，这个工具很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
作者：sauronzhang、flashlin、fengshanliu，微信后台开发工程师 1. 背景 在一些推荐系统、图片检索、文章去重等场景中，对基于特征数据进行 k 近邻检索有着广泛的需求： 支持亿级索引的检索，同时要求非常高的检索性能； 支持索引的批量实时更新； 支持多模型、多版本以灵活开展 ABTest 实验； 支持过滤器、过期删除以排除不符合特定条件的数据。 在经过调研后，发现已有的解决方案存在以下问题： 在学术界中，已经存在有成熟并开源的 ANN 搜索库，然而这些搜索库仅仅是作为单机
Python判断对象存活的算法用的是引用计数法，而Java则使用的是可达性分析法。
GC Roots只占堆的很小部分，并且在各种优化技巧(如OopMap)的加持下，带来的停顿已经是非常短暂且固定的了。 可从GC Roots再继续往下遍历对象图，这一步骤的停顿就要与Java堆的容量直接成正比了。 为了降低线程停顿时间，就需要并发的进行可达性分析。如下就是并发可达性分析的细节。
现在是国内凌晨3点，为了抵挡睡意，还是写写技术博客。今天和大家讨论下大数据仓库中的更新技术。 当前很多大数据技术，如HDFS最早设定的是数据不更新，只增量叠加。传统数据仓库（Greenplum,treadata,oracle RAC）通常碰到两个问题： 1、 更新的throughput不高。主要影响原因有两点，锁的原因，还有更新通常是随机IO，很难充分利用硬盘高吞吐的优势。 2、 更新影响查询。更新把IO占住，查询的体验急剧下降。 为了解决这个问题，Google的Mesa系统设计了一个MVCC的数据模型，通
迄今为止，所有收集器在根节点枚举这一步骤都是必须暂停用户线程的。即便是号称停顿时间可控、或者（几乎）不会发生停顿的 CMS、G1、ZGC 等收集器，枚举根节点时也必须要停顿。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
在可达性分析算法中，可以通过一系列被称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些起始节点出发，构建出了一幅描述对象之间引用关系的图，通过判断某一对象到“GC Roots”是否可达，判断此对象当前的使用状态
前文 可达性分析深度剖析：安全点和安全区域 提到过，在可达性分析中，第一阶段 ”根节点枚举“ 是必须 STW 的，不然如果分析过程中用户进程还在运行，就可能会导致根节点集合的对象引用关系不断变化，这样可达性分析结果的准确性显然也就无法保证了；而第二阶段 ”从根节点开始遍历对象图“，如果不进行 STW 的话，会导致一些问题，由于第二阶段时间比较长，长时间的 STW 很影响性能，所以大佬们设计了一些解决方案，从而使得这个第二阶段可以不用 STW，大幅减少时间
当前主流编程语言的垃圾收集器基本上都是依靠可达性分析算法来判定对象是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于一个能保障一致性的快照中才能够进行分析，这意味着必须全程冻结用户线程的运行。
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
GC 对于Java 来说重要性不言而喻，不论是平日里对 JVM 的调优还是面试中的无情轰炸。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
客户明细宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行客户明细拉宽操作时，客户明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建
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
