数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。...数据湖调研 1、Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format"这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如Hive...（如Flink、Hive、Spark）对接。...Hudi数据集通过自定义的 inputFormat 兼容当前 Hadoop 生态系统，包括 Apache Hive，Apache Parquet，Presto 和 Apache Spark，使得终端用户可以无缝的对接...在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交）。
简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...该存储还有一些其他方面的好处，例如通过避免数据的同步合并来减少写放大，即批量数据中每1字节数据需要的写入数据量。...你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。 12....如何将Hudi配置传递给Spark作业 这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端（deltastreamer和数据源都会内部调用）的配置项。
Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景，实时简单计数特征、窗口计数特征、序列特征已经完全迁移到 Flink SQL 方案上。...离线特征计算的基本模式都是通过消费 Kafka、BMQ、Hive、HDFS、Abase、RPC 等数据源，基于 Spark、Flink 计算引擎实现特征的计算，而后把特征的结果写入在线、离线存储。...FeaturePayload 里面自定义数据类型 状态层更新的业务接口：输入是 SQL 抽取 / 拼接层抽取出来的 RawFeature，业务方可以根据业务需求实现 updateFeatureInfo...反序列化； 数据以追加的形式不断写入 RocksDB 中，RocksDB 后台会不断进行 compaction 来删除无效数据。...支持批式特征：这套特征生产方案主要是解决实时有状态特征的问题，而目前字节离线场景下还有大量批式特征是通过 Spark SQL 任务生产的。
1.如何写入Hudi数据集 通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。...你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。 2....如何查询刚写入的Hudi数据集 除非启用了Hive同步，否则与其他任何源一样，通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。...可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗 与上面类似，定义有效负载类定义的方法（combineAndGetUpdateValue()，getInsertValue()），这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新...如何将Hudi配置传递给Spark作业 这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端（deltastreamer和数据源都会内部调用）的配置项。
上游各种各样的数据源，比如DB的变更数据、事件流，以及各种外部数据源，都可以通过变更流的方式写入表中，再进行外部的查询分析，整个架构非常简单。 架构虽然简单，但还是面临很多挑战。...首先支持事务性写入，包括读写之间的MVCC机制保证写不影响读，也可以控制事务及并发保证，对于并发写采用OCC乐观锁机制，对更新删除，内置一些索引及自定义保证更新、删除比较高效。...还有一个是对CDC写入时候性能优化，比如拉取的一批数据中包含Insert、Update、Delete等事件，是否一直使用Hudi的Upsert方式写入呢？...在字节场景中， Bloomfilter过滤器完全不能满足日增PB的索引查找，因此他们使用HBase高性能索引，因此用户可根据自己的业务形态灵活选择不同索引的实现。...还有字节跳动小伙伴做的写入支持Bucket，这样的好处就是做数据更新的时候，可以通过主键找到对应Bucket，只要把对应Bucket的parquet文件的Bloomfilter读取出来就可以了，减少了查找更新时候的开销
（3）有状态操作符允许用户跟踪和更新可变状态，通过键来实现复杂的处理，如定制基于会话的窗口。...本例中，complete模式表示为每个更新都写出全量的结果文件，因为选择的sink不支持细粒度更新。然而，其他接收器（如键值存储）支持附加的输出模式（例如，只更新已更改的键）。...引擎也将自动维护状态和检查点到外部存储-本例中，存在一个运行的计数聚合，因此引擎将跟踪每个国家的计数。 最后，API自然支持窗口和事件时间，通过Spark SQL现有的聚合操作符。...然而，为了支持流的一些独有需求，我们在Spark SQL中增加了两个新的操作符：watermarking操作符告诉系统何时关闭一个时间事件窗口和输出结果，并忘记其状态，stateful操作符允许用户写入自定义逻辑以实现复杂的处理...此外，对于内存中的数据，使用Spark SQL的Tungsten二进制格式（避免Java内存开销），它的运行时代码生成器用于将连接符编译为Java字节码。
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...文件数据源（File Source）：将目录中写入的文件作为数据流读取，支持的文件格式为：text、csv、json、orc、parquet 可以设置相关可选参数： 演示范例：监听某一个目录...其中timestamp是一个Timestamp含有信息分配的时间类型，并且value是Long（包含消息的计数从0开始作为第一 行）类型。...foreach允许每行自定义写入逻辑（每条数据进行写入） foreachBatch允许在每个微批量的输出上进行任意操作和自定义逻辑，从Spark 2.3版本提供 foreach表达自定义编写器逻辑具体来说...内处理的offset的范围； 3、sink被设计成可以支持在多次计算处理时保持幂等性，就是说，用同样的一批数据，无论多少次去更新sink，都会保持一致和相同的状态。
/artifactId> 2.2.0 针对从 Spark Streaming Core API 中不存在的数据源中获取数据，如...自定义 Sources（数据源） Python API 在 Python 中还不支持这一功能. Input DStreams 也可以从自定义数据源中创建....如果您想这样做, 需要实现一个用户自定义的 receiver （看下一节以了解它是什么）, 它可以从自定义的 sources（数据源）中接收数据并且推送它到 Spark....在每个 batch 中，Spark 会使用状态更新函数为所有已有的 key 更新状态，不管在 batch 中是否含有新的数据。...Idempotent updates （幂等更新）: 多次尝试总是写入相同的数据.例如, saveAs***Files 总是将相同的数据写入生成的文件.
(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询...，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行） 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。...，十分适合用于对- 按时间进行统计分析的场景 Druid把数据列分为三类：时间戳、维度列、指标列 Druid不支持多表连接 Druid中的数据一般是使用其他计算框架(Spark等)预计算好的低层次统计数据...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
最后，我们使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询，并在查询中调用自定义函数。...集成性：Spark Streaming 能够与 Spark 生态系统中的其他组件（如 Spark SQL、MLlib 等）无缝集成。...foreachRDD(func)：最通用的输出操作，将函数func应用于DStream中生成的每个RDD。通过此函数，可以将数据写入任何支持写入操作的数据源。...Complete 每当有更新时，将流 DataFrame/Dataset 中的所有行写入接收器。...Update 每当有更新时，只将流 DataFrame/Dataset 中更新的行写入接收器。Output SinkOutput sink 指定了数据写入的位置。
[nebula-spark-connector-reader] 在《Spark Connector Reader 原理与实践》中我们提过 Spark Connector 是一个 Spark 的数据连接器...Spark Connector Writer 原理 Spark SQL 允许用户自定义数据源，支持对外部数据源进行扩展。...Nebula 的 Spark Connector 单条数据写入是基于 DatasourceV2 实现的，需要以下几个步骤: 继承 WriteSupport 并重写 createWriter，创建自定义的...写入的数据源为 DataFrame，Spark Writer 提供了单条写入和批量写入两类接口。...：Dataframe 中可作为 Nebula 点 ID 的列，如 DataFrame 的列为 a，b，c，如果把 a 列作为点的 ID 列，则该参数设置为 a policy：若 DataFrame 中
最后，我们使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询，并在查询中调用自定义函数。...最后，我们使用 print 方法打印出单词计数的结果。...集成性：Spark Streaming 能够与 Spark 生态系统中的其他组件（如 Spark SQL、MLlib 等）无缝集成。...**foreachRDD(func)**：最通用的输出操作，将函数func应用于DStream中生成的每个RDD。通过此函数，可以将数据写入任何支持写入操作的数据源。...Complete 每当有更新时，将流 DataFrame/Dataset 中的所有行写入接收器。 Update 每当有更新时，只将流 DataFrame/Dataset 中更新的行写入接收器。
，如大小、分区等支持Streaming Source/Sink灵活、强大和事务性的写入APISpark2.3中V2的功能支持列扫描和行扫描列裁剪和过滤条件下推可以提供基本统计和数据分区事务写入API支持微批和连续的...创建XXXDataSource类，重写ReadSupport的creatReader方法，用来返回自定义的DataSourceReader类，如返回自定义XXXDataSourceReader实例继承DataSourceReader...的createDataReader方法，返回自定义DataRader实例继承DataReader类创建自定义的DataReader，如XXXDataReader，重写DataReader的next()方法...，用来告诉Spark是否有下条数据，用来触发get()方法，重写DataReader的get()方法获取数据，重写DataReader的close()方法用来关闭资源四、编写ClickHouse操作的自定义数据源实现步骤...sql语句的方法实现生成删除sql语句的方法实现批量更新sql的方法创建测试单例对象读取clickhouse的数据以及将数据写入clickhouse中实现方法：在logistics-etl模块cn.it.logistics.etl.realtime.ext.clickhouse
支持多种数据格式 Hive支持多种格式数据，如纯文本、RCFile、Parquet、ORC等格式，以及HBase中的数据、ES中的数据等。...因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为，可达到每秒写入数十万的写入性能 大规模事件和日志快速分析 clickhouse支持万亿级数据的数据分析需求，达到每秒处理几亿行的吞吐能力...数据频繁更新 Kudu将底层数据分为base数据文件和delta数据文件，有更新的数据写入delta文件，后期自动做数据的merge，所以支持数据的频繁更新操作 实时更新的应用 Kudu 通过高效的列式扫描提供了快速插入和更新的强大组合...使用flink对用户访问记录增量做实时的窗口计算，提供更高的吞吐和更低的延时。 风控安全管理 使用CEP自定义匹配规则用来检测无尽数据流中的复杂事件。...、Hive及其它上百种数据源中的数据。
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。...通过Hudi Delta Streamer将各种数据源整合到Hudi中，可以轻松地进行自定义ETL转换和数据清理，并利用Hudi查询服务快速查找所需数据。...实时ETL：Apache Hudi可以被用于构建实时ETL管道，将各种数据源整合到Hudi中，进行数据清洗、转换和聚合等操作，并将结果直接写入目标存储系统中。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。...优化写入性能包括选择合适的写入工具（例如Spark或Flink）、调整批大小和并发度、使用Hive元数据缓存等。
发布功能优化・导入导出式发布现可支持工作流任务・对于发布包中任务所需要但目标项目下缺失的数据源进行了详细提示・对于上游依赖缺失的任务进行完整提示，而非只发现最近一层缺失上游即终止检查· 自定义运行参数支持配置映射值...，而是写入空数据，可配置 failedIfPathNotExist 参数，true 代表不存在时报错，false 代表写入空数据・统计数据流量统计优化：弃用使用 objectSizeCalculator...Vertica 数据源，作为 FlinkSQL 的 sink 端2.Connector 相关功能优化・Redis 结果表的向导模式配置，新增「数据类型」、「写入模式」两个配置项・Oracle Logminer...实时采集支持自定义 SQL间隔轮询模式下的实时采集任务，支持用户自定义 SQL 对采集源表进行过滤、关联、计算等计算，然后再写入结果表。...支持跨时间分区圈群用户痛点：在标签圈群业务场景中存在跨时间分区圈选用户的场景，如 “活跃度” 这个标签，业务需要圈选出 5 月 2 号是 “高活跃”、6 月 2 号变成 “低活跃” 的这批用户，进行一些激活措施
实时处理用例包括： 网站监控，网络监控 欺诈识别 网页点击 广告 物联网传感器 Spark Streaming支持如HDFS目录，TCP套接字，Kafka，Flume，Twitter等数据源。...其他Spark示例代码执行以下操作： 读取流媒体代码编写的HBase Table数据 计算每日汇总的统计信息 将汇总统计信息写入HBase表 示例数据集 油泵传感器数据文件放入目录中（文件是以逗号为分隔符的...Spark Streaming将监视目录并处理在该目录中创建的所有文件。（如前所述，Spark Streaming支持不同的流式数据源;为简单起见，此示例将使用CSV。）...写HBase表的配置 您可以使用Spark 的TableOutputFormat类写入HBase表，这与您从MapReduce写入HBase表的方式类似。...[vcw2evmjap.png] 以下代码读取HBase表，传感器表，psi列数据，使用StatCounter计算此数据的统计数据，然后将统计数据写入传感器统计数据列。
写入接口是如此普遍，不支持事务。 由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。...DataSource API v2 版本主要关注读取，写入和优化扩展，而无需添加像数据更新一样的新功能。 v2 不希望达成的目标 定义 Scala 和 Java 以外的语言的数据源。...列式写入接口（尽管有的话会很好） 流数据源 目前我们没有数据源的新功能，例如 数据更新（现在我们只支持追加和覆盖），支持除 Hive 以外的 catalog，定制 DDL 语法等。...例如，Parquet 和 JSON 支持 schema 的演进，但是 CSV 却没有。 所有的数据源优化，如列剪裁，谓词下推，列式读取等。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。
Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...基于Spark SQL的外部数据源（external data sources） API访问（装载，保存）广泛的第三方数据源。...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...JVM后端基于Netty实现，和R解释器之间用TCP socket连接，用自定义的简单高效的二进制协议通信。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR
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