的增量查询视图加速和优化Kylin cube重新构建过程，仅解析上次cube构建后变更的数据•使用Hudi的Compaction功能加速和优化Kylin Cube合并过程（针对增量cuboid文件），或者使用...方式•为什么会成功•Hudi根据记录的PK支持upsert，每个cuboid的维度key-id都可以视为PK•这样当进行重建和合并操作时，它可以直接更新以前的cuboid文件，或基于PK合并多个cuboid...总体架构设计的逻辑图如下： •对于Hudi源集成•在kylin.property中为Hudi源类型添加新的配置项（例如：isHudiSouce = true，HudiType = MOR）•使用Hudi...原生客户端API添加新的ISouce接口和实现•在配置单元外部表中使用Hudi客户端API查询优化视图及提取源Hudi数据集•对于Hudi cuboid存储•在kylin.property中为cuboid...Hudi源类型cube重建•使用Hudi的增量查询API仅从Cube段的时间戳的最后时间提取变更的数据•使用Hudi的upsert API合并cuboid的变更数据和以前的历史数据•对于新的Hudi Cuboid
注意，除了在mongo shell（javascript语言环境中），在其他不支持长整型而默认使用浮点数代替表示的编程语言中也会存在类似问题，操作时一定要留意。...操作提供了upsert选项，使得我们在一个操作中能自动处理上述情况，即当数据库不存在写入数据时，执行insert操作，当数据库已经存在写入数据，则执行update操作。...upsert操作在写入前都会先根据查询条件检索一次，判断后再进行操作，同时为了避免并发写入导致重复数据，还需要对query的字段建立唯一索引进行约束，写入时维护索引的开销，进一步降低了写入性能。...作者在之前的开发中测试过，不加区分的使用upsert和加以区分的使用insert、update两种情况，性能相差差不多1倍。...解决方法： 慎用upsert参数，当我们在写入前可以区分数据是否已经存在数据库中时，在程序中进行判断，区分的使用insert和update操作。
通过使用增量查询而不是快照查询来查询一个或多个输入表，可以大大加速此类数据管道，从而再次导致像上面一样仅处理来自上游表的增量更改，然后upsert或者delete目标派生表。...在每一步，Hudi都努力做到自我管理（例如自动优化编写程序的并行性，保持文件大小）和自我修复（例如：自动回滚失败的提交），即使这样做会稍微增加运行时成本（例如：在内存中缓存输入数据已分析工作负载）。...全局索引在记录键在整张表中保证唯一的情况下非常有用，但是查询的消耗随着表的大小函数式增加。...1）upsert操作：这是默认操作，在该操作中，首先通过查询索引将数据记录标记为插入或更新，然后再运行试探法确定如何最好地将他们打包到存储，以对文件大小进行优化，最终将记录写入。...5.3 清理 清理是一项基本的即时操作，其执行的目的时删除旧的文件片，并限制表占用的存储空间。清理会在每次写操作之后自动执行，并利用时间轴服务器上缓存的时间轴元数据来避免扫描整个表来评估清理时机。
这种操作模式在每行基础上传递 SQL 表达式的情况下可能有用，并且在使用 ORM 时使用“upsert”语句时也会使用，本章后面的文档中有描述，位于 ORM “upsert” 语句。...这种操作模式可能在按行基础上传递 SQL 表达式的情况下非常有用，并且在使用 ORM 进行“upsert”语句时也会使用，后文会在本章节中的 ORM “upsert” Statements 进行详细记录...这种操作模式对于在每行基础上传递 SQL 表达式的情况可能很有用，并且在使用 ORM 时使用“upsert”语句时也会使用，后文将在本章的 ORM“upsert”语句中进行说明。...SQLAlchemy 包含的方言特定“upsert”API 功能的方言包括： SQLite - 使用Insert，在 INSERT…ON CONFLICT (Upsert)有详细说明。...()`方法是批量更新的旧版形式，ORM 在解释给定带有主键参数的`update()`语句时内部使用；但是，当使用旧版时，不包括诸如会话同步支持等功能。
在每一步，Hudi都努力做到自我管理（例如自动优化编写程序的并行性，保持文件大小）和自我修复（例如：自动回滚失败的提交），即使这样做会稍微增加运行时成本（例如：在内存中缓存输入数据已分析工作负载）。...全局索引在记录键在整张表中保证唯一的情况下非常有用，但是查询的消耗随着表的大小呈函数式增加。 2....这比较适合总是同时生成分区路径和记录键的场景，同时还能享受到更好的扩展性，因为查询索引的消耗只与写入到该分区下数据集大小有关系。...Merge On Read MOR表写数据时，记录首先会被快速的写进日志文件，稍后会使用时间轴上的压缩操作将其与基础文件合并。...这批upsert会作为一个或多个日志块写入日志文件。Hudi允许客户端控制日志文件大小。对于写时复制(COW)和读时合并(MOR)writer来说，Hudi的WriteClient是相同的。
数据库的常见做法，通过宽表减少join带来的性能消耗。...附:clickhouse不支持标准的upsert模式，可以通过使用AggregatingMergeTree 引擎字段类型使用SimpleAggregateFunction(anyLast, Nullable...(UInt64)) 合并规则取最后一条非null数据可以实现upsert相似的功能，但读时合并性能有影响。...2.3.2 我们遇到的一些问题多时间问题如何设置segment_key,选择哪个业务字段作为segment_key供应链几十个环节都有操作时间,在不带segment_key的情况下性能如何保障，困扰了我们一段时间...动态配置接口，一键生成rpc服务:动态配置报表:4未来规划当前架构依然存在某种程度的不可能三角，我们需要探索更多的架构可能性：（1）利用写在holo,计算在mc避免holo这种内存数据库，在极端查询内存被打爆的问题
无olap数据库的常见做法，通过宽表减少join带来的性能消耗。...附: clickhouse不支持标准的upsert模式，可以通过使用AggregatingMergeTree 引擎字段类型使用SimpleAggregateFunction(anyLast, Nullable...(UInt64)) 合并规则取最后一条非null数据可以实现upsert相似的功能，但读时合并性能有影响。...2.3.2 我们遇到的一些问题 多时间问题 如何设置segment_key,选择哪个业务字段作为segment_key供应链几十个环节都有操作时间,在不带segment_key的情况下性能如何保障，困扰了我们一段时间...动态配置接口，一键生成rpc服务: 动态配置报表: 04 未来规划 当前架构依然存在某种程度的不可能三角，我们需要探索更多的架构可能性： （1）利用写在holo,计算在mc避免holo这种内存数据库
当有延迟到达的数据(原定为9:00到达的数据在10:20到达，晚了1个多小时)时，我们可以看到upsert将新数据更新插入到更旧的时间桶/文件夹中。...在时间轴的帮助下，尝试获取从10:00小时以来成功提交的所有新数据的增量查询，能够非常有效地只使用更改的文件，而不必扫描所有时间桶> 07:00的数据。...当写入数据时，对现有文件组的更新将为该文件组生成一个带有提交瞬时时间的新片，同时插入分配一个新文件组并为该文件组写入它的第一个片。这些文件片和它们的提交时间在上面用颜色编码。...这个表还有一些次要的好处，比如通过避免数据的同步合并减少了写的放大，也就是说，在批处理中每1字节的数据写入的数据量。...Writing（写操作） 在hudi中的写操作分为三种，分别是upsert、insert以及bulk-insert。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。...因此，当尝试从集群中关闭一个节点时，如果节点上存在大量的 Claptrap ，那么将产生大量的数据库 upsert 操作。瞬间推高数据库消耗，甚至导致部分错误而保存失败。...以下，分别对不同类型的数据库的批量 Upsert 操作进行说明。 由于在 Newbe.Claptrap 项目中的 Upsert 需求都是以主键作为对比键，因此以下也只讨论这种情况。...SQLite 根据官方文档，使用 INSERT OR REPLACE INTO 便可以实现主键冲突时替换数据的需求。...——Newbe.Claptrap 框架水平扩展实验 谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从 20 秒到 0.5 秒 谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，提速 Upsert Newbe.Claptrap
1、背景 大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive，采集方式分为全量采集、增量采集，增量采集适用于数据规模较大情况，有很多使用场景，但是在增量采集时，平台只能感知数据新增、更新...因为漏数据是无法容忍的，因此平台选择1，为了避免重复的SQL操作，平台增加了约束：采集的mysql表需要包含主键或唯一键，这个约束正常情况下都是完全可以满足的。...当mysql表包含主键或唯一键后，即便出现重复SQL操作也不会有问题，比如重复的新增、更新操作在写入hive表时会先根据主键或唯一键删除旧数据，然后使用新数据替换，重复的删除操作相当于删除一个不存在的数据...因为reverse文件中的记录都是按照binlog逆序，可以在遍历每条数据时根据主键或唯一键记录遇到的操作类型，用来判断后续数据有效性，处理方式为： 遇到insert：记录操作，假如之前遇到过同记录update...{主键或唯一键} is null 过滤原表中未更新的数据 origin_unchange = origin_remain left join incr_upsert on {主键或唯一键} where
现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。...这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改。 UPSERT（插入更新） ：这是默认操作，在该操作中，通过查找索引，首先将输入记录标记为插入或更新。...如果目标数据集是Hudi数据集，则该实用程序可以确定目标数据集是否没有提交或延迟超过24小时（这是可配置的），它将自动使用Backfill配置，因为增量应用最近24小时的更改会比Backfill花费更多的时间...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。
Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...下面从概念上说明了这是如何工作的，当数据写入写时复制表和在其上运行的两个查询时。...图片 在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...更新记录到增量文件中，然后压缩以同步或 异步生成新版本的柱状文件。 将每个文件组的传入追加存储到基于行的增量日志中，以通过在查询期间将增量日志动态应用到每个文件id的最新版本来支持快照查询。...一旦record的第一个版本写入文件，record 的key和文件ID 之间的映射就不会改变。 对于COW表来讲： 可以避免扫描整个文件系统，达到支持快速upsert/delete操作。
在本文中我们将讨论如何构建行级二级索引以及在 Apache Parquet 中引入的创新，以加快 Parquet 文件内数据的更新插入速度。...为了提高 upsert 的速度，我们在具有行级索引的 Apache Parquet 文件中引入了部分写时复制，可以跳过不必要的数据页（Apache Parquet 中的最小存储单元），从而实现高效读写。...因此写时复制的速度对于许多用例来说至关重要，缓慢的写时复制不仅会导致作业运行时间更长，还会消耗更多的计算资源。在某些用例中我们看到大量的 vCore 被使用，相当于花费了数百万美元。...引入行级二级索引 在讨论如何改进 Apache Parquet 中的写时复制之前，我们想先介绍一下 Parquet 行级二级索引，我们用它来定位 Parquet 中的数据页，以帮助加速写时复制。...我们将看到这种集成将如何提高 Apache Hudi 的性能并帮助我们的客户解决增量摄取等问题。敬请关注！
等工具来构建lakehouse，以满足多种使用场景，如增量处理。...下面我们将讨论如何通过构建二级索引并对Apache Parquet进行一些创新来提升在Parquet文件中upsert数据的速度。...有时较慢的upsert会成为消耗时间和资源的点，甚至会阻塞任务的执行。...因此写时复制对于很多使用场景至关重要。较慢的写时复制不仅会导致任务运行时间变长，还会消耗更多的计算资源。在一些使用场景中可以观察到使用了相当数量的vCore，等同于花费了上百万美元。...引入行级别的二级索引 在讨论如何在Apache 中提升写时复制之前，我们打算引入Parquet 行级别的二级索引，用于帮助在Parquet中定位数据页，进而提升写时复制。
迁移指南：行为更改 写路径中的模式处理 许多用户已请求将 Hudi 用于 CDC 用例，他们希望在新模式中删除现有列时能够实现模式自动演化。 从 0.13.0 版本开始，Hudi 现在具有此功能。...如果在默认的NONE排序方式下还是发现小文件问题，我们建议在写入Hudi表之前，先根据分区路径和记录键对输入数据进行排序。 您还可以使用 GLOBAL_SORT 来确保最佳文件大小。...在 0.13.0 版本中，我们修复了这个问题，以确保 CTAS 使用 BULK_INSERT 操作来提高第一批写入 Hudi 表的性能（没有真正需要为此使用 UPSERT，因为正在创建表）。...要使用 CDC，用户需要先在写入表时启用它以记录额外的数据，这些数据由 CDC 增量查询返回。...在我们的基准测试中，与 0.13.0 默认状态相比，upsert 性能提高了 10%，与 0.12.2 相比提高了 20%。
在本节中，我们将讨论重要的概念和术语，这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。...Hudi通过索引机制将给定的hoodie键（记录键+分区路径）映射到文件组，从而提供了高效的Upsert。 一旦将记录的第一个版本写入文件，记录键和文件组/文件id之间的映射就永远不会改变。...写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。 在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。
另请参阅 类型亲和性 - SQLite 文档中的说明 ## SQLite 自增行为 SQLite 的自动增量背景资料位于：sqlite.org/autoinc.html 关键概念： SQLite 对于任何非复合主键列都有一个隐式的...因此，如果应用程序对主键使用类似BigInteger的类型，在 SQLite 中，当发出初始CREATE TABLE语句时，此类型需要呈现为名称"INTEGER"，以便使自动增量行为可用。...参见 类型亲和性 - SQLite 文档中的内容 SQLite 自动增量行为 关于 SQLite 的自动增量的背景信息请参阅：sqlite.org/autoinc.html 关键概念： SQLite...SQLite 还具有显式的 “AUTOINCREMENT” 关键字，这与隐式自动增量功能 不 等同；不建议一般使用这个关键字。...因此，如果应用程序使用 BigInteger 作为主键的类型，在 SQLite 上，当在发出初始的 CREATE TABLE 语句时，这个类型将需要被渲染为名称 "INTEGER"，以便自动增量行为可用
Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...下面从概念上说明了这是如何工作的，当数据写入写时复制表和在其上运行的两个查询时。...图片在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...将每个文件组的传入追加存储到基于行的增量日志中，以通过在查询期间将增量日志动态应用到每个文件id的最新版本来支持快照查询。因此，这种表类型试图均衡读取和写入放大，以提供接近实时的数据。...一旦record的第一个版本写入文件，record 的key和文件ID 之间的映射就不会改变。对于COW表来讲：可以避免扫描整个文件系统，达到支持快速upsert/delete操作。
如下： 一般来说，没有性能损失，但会有一些额外的内存消耗，一个分区中的 1 亿个条目多占用 1 GB 内存，不再活动的分区不占用内存。 对于更新率较低的表，建议使用此模式，以显着提高性能。...Cross Partitions Upsert Dynamic Bucket Mode 当需要跨分区upsert（主键不包含所有分区字段）时，Dynamic Bucket模式直接维护键到分区和桶的映射，...使用本地磁盘，并在启动流写作业时通过读取表中所有现有键来初始化索引 。...如果你的upsert不依赖太旧的数据，可以考虑配置索引TTL来减少索引和初始化时间： 'cross-partition-upsert.index-ttl'：rocksdb索引和初始化中的TTL，这样可以避免维护太多索引而导致性能越来越差...Flink 还有一个内置的"normalize"运算符，可以将每个键的值保留在状态中。 很容易看出，这种操作符的成本非常高，应该避免使用。
在本节中，我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改，以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。...BULK_INSERT: upsert和insert操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储启发式计算(以及其他操作)，因此在初始加载/引导Hudi表时可能会很麻烦。...记录键唯一地标识每个分区中的一条记录/行。如果想要具有全局唯一性，有两种选择。您可以将数据集设置为非分区的，也可以利用Global索引来确保记录键是惟一的，而不管分区路径如何。...注意:在初始创建表之后，当使用Spark SaveMode写入(更新)表时，这个值必须保持一致。追加模式。...Hudi目前支持不同的组合的记录键和分区路径如下- 简单的记录键(只包含一个字段)和简单的分区路径(可选的hive风格分区) 简单的记录键和基于自定义时间戳的分区路径(带有可选的hive风格分区
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