但是，你可以配置检查点定期持久化存储在外部系统中，类似于保存点(savepoints)。这些外部持久化的检查点将其元数据写入持久性存储中，即使在作业失败时也不会自动清除。...2.1 目录结构 与保存点类似，外部检查点由元数据文件组成，一些其他数据文件（取决于状态后端）。...对于MemoryStateBackend，这个元数据文件是独立的(self-contained)，不需要其他文件。...他们 使用状态后端指定的（低层次）数据格式 可能是增量存储的 不支持 Flink 部分功能（如重新调整）。...2.3 从外部检查点恢复 作业可以通过使用检查点的元数据文件从外部检查点中恢复，就像从保存点恢复一样（请参阅保存点恢复）。
快照（Snapshot） 快照代表一张表在某个时刻的状态。每个快照版本包含某个时刻的所有数据文件列表。...Iceberg 查询计划 查询计划是在表中查找 “查询所需文件” 的过程。 元数据过滤 清单文件包括分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。...start-snapshot-id 从指定的快照 ID 开始读取数据、每个快照 ID 关联的是一组 manifest file 元数据文件，每个元数据文件映射着自己的真实数据文件，通过快照 ID，从而读取到某个版本的数据...实时读取数据 通过 SQL 的编程方式，即可实现数据的实时读取。...好处在于，可以把实时性要求不高的，比如业务可以接受 1-10 分钟延迟的数据放入 Iceberg 中 ，在减少 Kafka 压力的同时，也能实现数据的近实时读取，还能保存历史数据。
Flink 以数据并行和管道方式执行任意流数据程序，Flink 的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。...本周特推 1.1 代码可视化编辑：mometa 本周 star 增长数：1,050+ New mometa 面向研发的低代码元编程，代码可视化编辑，辅助编码工具，目前版本为 beta 版本。...据作者所说，mometa 不是传统主流的低代码平台（如 amis / 云凤蝶），mometa 是面向研发的、代码可视设计编辑平台；它更像是 dreamweaver、gui 可视编辑之于程序员，它是一种基于程序员本地开发的模式...，可在浏览器中执行各种“网络”操作，包括简单的编码（XOR 或 Base64），更复杂点的加密（如 AES、DES 和 Blowfish），创建二进制文件和十六进制转储（Hex dump）、数据压缩和解压缩...特性： 高效的文件格式 全 AE 特性支持 性能监测可视化 运行时可编辑 GitHub 地址→https://github.com/Tencent/libpag 2.4 桌面图形编程：Windows.js
统一元数据管理：通过它来对接湖内不同引擎，也可以对接湖外不同的引擎，比如可以对接湖外的Hive、Spark等引擎，也可以对接湖外元数据，不同版本可以通过注册形式连到我们元数据上。...优于开源Flink UI界面：DLink在UI界面集成了作业提交、管理运维、数据视图Metrics等能力。 Flink引擎支持多版本：支持Flink1.12-1.14版本。...把这块做得更加智能，让Iceberg包括DLink可以达到开箱即用目的，就像数据库一样，不需要手动或定时触发合并，客户无感知，根据他的规则，如快照数量、小文件数量，来进行自动触发文件合并。...支持在入湖过程中如果原库数据DDL发生变更，增加列或新增表，都可以自动识别、自动同步。 支持并行化入湖。 支持时间戳回溯。...DLink Trino支持批处理和容错机制 容错执行是Trino中的一种机制，它使集群能够通过在发生故障时重试查询或其组件任务来减轻查询故障。
通过此集成，Apache Hudi用户现在可以直接从对象存储（如S3）读取Hudi的写时复制（CoW）表，以运行基于Python的工作负载，而无需JVM或Spark。...这个系列对于任何有兴趣深入了解Hudi复杂性的人都是必不可少的。在第一部分中，Jack构建了一个理解CoW表的逻辑框架。...该文章包括了一个全面的逐步设置过程，从使用Kafka进行初始数据摄取到使用Hive进行元数据管理，再到使用Flink进行流处理，演示了如何以降低成本实现高效可扩展的数据处理。...作者深入探讨了Hudi清理过程的机制，该过程通过删除过时的数据文件来管理存储空间。...，重点关注即将推出的 1.0 版本中引入的重大增强功能。
1.1 Hudi特性和功能 支持快速Upsert以及可插拔的索引。 支持原子方式操作，且支持回滚。 写入和插件操作之间的快照隔离。 savepoint用户数据恢复的保存点。...Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如 Spark 或 Flink； 使用 Hudi 时，加载 jar 包，底层调用 API，所以需要依据使用大数据框架版本，编译...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。...INMEMORY索引 在Spark、Java程序、Flink的内存中保存索引信息，Flink和Java默认使用当前索引 BUCKET索引 使用桶hash的方式定位文件组，在大数据量情况下效果较好。...RECORD_INDEX索引 索引将record的key保存到 Hudi元数据表中的位置映射。 自定义索引 自定义实现的索引。
每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个 MemorySegment 中。如果需要处理的数据多于可以保存在内存中的数据，Flink 的运算符会将部分数据溢出到磁盘。...2.2 JobManager 内存模型 Flink JobManager内存类图如虚线部分： 在 1.11 中，Flink 对 JM 端的内存配置进行了修改，使它的选项和配置方式与 TM 端的配置方式保持一致...网络数据交换所使用的堆外内存大小，如网络数据交换 缓冲区。 JVM metaspace：JVM 元空间。 Flink JVM 进程的元空间大小,默认为256MB。...当容器被部署环境杀死时，可以通过使用外部监控系统或从错误消息中观察到这一点。...在保存点或完整检查点期间启用内存控制和非堆内存增加，这可能是由于glibc内存分配器而发生的。
对于文件流中的数据被认为是持久的，不需要完成对文件父目录的更新（以便在列出目录内容时显示文件）。 这种放松对于目录内容的更新只是最终一致的文件系统很重要。...这意味着仅写入本地文件系统的计算结果、检查点和保存点不能保证可以从本地机器的故障中恢复，从而使本地文件系统不适合生产设置。...出于这个原因，Flink 的 FileSystem 不支持附加到现有文件，或在输出流中查找，以便可以在同一个文件中更改先前写入的数据。 覆盖文件内容 覆盖文件通常是可能的。...为了避免这些一致性问题，Flink 中故障/恢复机制的实现严格避免多次写入同一个文件路径。...线程安全 FileSystem 的实现必须是线程安全的：同一个 FileSystem 实例经常在 Flink 中的多个线程之间共享，并且必须能够同时创建输入/输出流和列出文件元数据。
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...1.5 元数据表增强 在 0.10.0 中我们通过同步更新而非异步更新对元数据表进行了更多基础性修复，以简化整体设计并用于构建未来更高级的功能，用户可以使用 hoodie.metadata.enable...Flink的写入和读取也支持元数据Metadata表，元数据表可以明显减少写入和读取是对于底层存储的分区查找和文件List。配置 metadata.enabled=true以启用此功能。 4....要指定 primaryKey、preCombineField 或其他 Hudi 配置，与options方式相比，tblproperties方式是首选方式。
Hudi数据集所有操作的不同 Instant组成的 Timeline（时间轴），通过时间轴，用户可以轻易的进行增量查询或基于某个历史时间点的查询。...文件版本 比如COW表每当数据文件发生更新时，将创建数据文件的较新版本，其中包含来自较旧数据文件和较新传入记录的合并记录。 文件切片(FileSlice) 对于每个文件组，可能有不同的文件版本。...但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩） MOR表：对于具有要更新记录的现有数据文件，Hudi 创建增量日志文件记录更新数据。...此在写入期间不会合并或创建较新的数据文件版本；在进行数据读取的时候，将本批次读取到的数据进行Merge。Hudi 使用压缩机制来将数据文件和日志文件合并在一起并创建更新版本的数据文件。...数据清理 随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (MERGE_ON_READ
鉴于 Hudi 具有记录级索引并且 avro 日志写入要便宜得多（与写入 parquet 相比，后者可能要贵 10 倍或更高），摄取延迟可以持续，同时享受出色的可回溯性。...对于多个分布式进程，某种形式的锁是不可避免的，但就像真正的数据库一样，Hudi 的并发模型足够智能，可以将实际写入表的内容与管理或优化表的表服务区分开来。...高效的回滚机制能够保证数据一致性和避免“孤儿文件”或中间状态数据文件残留和产生。 2.6....跨任务并发写支持 内部Hudi版本支持了基于文件锁及OCC机制实现了Flink 多重writer并发写入的场景。...对于新增的 Key 如 Key3 对应的 Record，则需要将 BCE 三列补上默认值形成一条完整的 Record。 4.
1.1 Hudi特性和功能支持快速Upsert以及可插拔的索引。支持原子方式操作，且支持回滚。写入和插件操作之间的快照隔离。savepoint用户数据恢复的保存点。使用统计信息管理文件大小和布局。...Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如 Spark 或 Flink；使用 Hudi 时，加载 jar 包，底层调用 API，所以需要依据使用大数据框架版本，编译...2.3.1.1 Merge On Read使用列式(比如：parquet) + 基于行的文件格式 (比如：avro) 组合存储数据。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。...INMEMORY索引在Spark、Java程序、Flink的内存中保存索引信息，Flink和Java默认使用当前索引BUCKET索引使用桶hash的方式定位文件组，在大数据量情况下效果较好。...RECORD_INDEX索引索引将record的key保存到 Hudi元数据表中的位置映射。 自定义索引自定义实现的索引。
维护着一条对Hudi数据集所有操作的不同 Instant组成的 Timeline（时间轴），通过时间轴，用户可以轻易的进行增量查询或基于某个历史时间点的查询。...文件版本 比如COW表每当数据文件发生更新时，将创建数据文件的较新版本，其中包含来自较旧数据文件和较新传入记录的合并记录。 文件切片(FileSlice) 对于每个文件组，可能有不同的文件版本。...但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩） MOR表：对于具有要更新记录的现有数据文件，Hudi 创建增量日志文件记录更新数据。...此在写入期间不会合并或创建较新的数据文件版本；在进行数据读取的时候，将本批次读取到的数据进行Merge。Hudi 使用压缩机制来将数据文件和日志文件合并在一起并创建更新版本的数据文件。...3.数据清理 随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (
保存点包含两个主要元素： 首先，Savepoint 包括一个包含（通常是很大的）二进制文件的目录，该二进制文件表示在 Savepoint和Checkpoint 生成镜像时流应用程序的整个状态 一个（相对较小的...）元数据文件，包含指向所有文件的指针（路径），这些文件是保存点的一部分，并存储在所选的分布式文件系统或数据存储中。...阅读这篇文章之前，你可以阅读一下Flink 保存点之回溯时间。 上面所有关于 Savepoints 的内容听起来与我们在之前的文章中对 Checkpoints 的介绍非常相似。...Apache Flink 中的 Savepoint 允许您在以下情况下执行此操作： 部署新版本的流应用程序，包括上线新功能，修复Bug或更好的机器学习模型。...将流应用程序迁移到 Flink 的新版本上，或迁移到另一个集群。 4.
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。...四、Dashboard安装踩坑历程（可忽略） Dashboard的官方git地址：https://github.com/kubernetes/dashboard 这个git地址首页竟然是v1.10.1版本的...注意，这里的namespace是kube-system，没办法，v1.10.1版本的namespace就是kube-system，大多数博客都是这么写的。我跟着玩了。...查啊查，找到一个说法： 当前系统中没有用于获取监控信息指标的客户端(metric client)，所以kubernetes-dashboard的处理方式是跳过这一步。...博客的文章中的版本一般比较老了。 Github的官方说明也会误导人啊。
注意这两个文件夹的绝对路径，后续步骤要使用。...新建calibre-web的文件夹的绝对路径--restart unless-stopped 设置容器退出时重启。...各本书的文件夹里面是书的源文件、封面图片、`.odf`格式的元数据文件 |-- metadata.db注意上传完书籍文件之后，同样要进行文件的授权。...四、重新启动calibre-web容器验证：登录calibre-web后，能看到所有书籍，能浏览或者下载格式合适的书籍，且能对书籍编辑元数据，保存成功。...是成功的无法保存书籍元数据保存时提示如下：attempt to write a readonly database一般都是权限的问题。
对于 Flink SQL 作业而言，用户只需提交相对简单的 SQL 文本信息，这个内容我们是直接维护在平台的元信息中，故没有和 gitlab 仓库交互的地方。...任务启动时，通过指定「Checkpoint」或「Savepoint」外部路径，就可以达到从保存点恢复的效果。我们对于平台作业 HA 的管理也是基于这两者展开的。...二是，对于内部重启依旧失败的任务在平台侧可再次设置上层重启策略。三是，手动重启或重新提交。仅在重新提交时，由用户决定按照那种方式启动，其余场景皆按照最近的保存点启动。...查阅官方文档，Flink 确实提供了一个 SQL 客户端以支持以一种简单的方式来编写、调试和提交表程序到 Flink 集群，不过截止到目前最新的 release 1.13 版本，SQL 客户端仅支持嵌入式模式...尽管 SQL 化已初具雏形，但开发起来依旧具备一定的学习成本，其中最明显的就是 DDL 的构建，用户对于 source、sink 的 schema 并不清楚，最好的方式是平台可以和我们的元数据中心打通将构建
数据的存储有了更好的性能、更高的压缩比，但是对于数据的组织方式依然没有太大的变化。目前Hive对于数据组织的方式任然是采用文件目录的方式进行组织方式，这种组织方式面临上一节中遇到的问题。...其上层是对接用于计算的Spark、Presto和Flink等计算引擎，并为其提供灵活的可插拔性。 自下而上的元数据 那么Iceberg是如何组织数据与元数据的呢？...在Iceberg中对于每个数据文件，都会存在一个manifest清单文件来追踪这个数据文件的位置，分区信息和列的最大最小，以及是否存在 null 或 NaN 值等统计信息。...image.png manifest-1.avro 在元数据层面上，Iceberg 将某个版本或快照的清单文件存贮在清单文件列表中，即manifest-list中。...总而言之，Iceberg采用的是直接存储分区值而不是作为字符串键，这样无需像 Hive 中那样解析键或 URL 编码值，同时利用元数据索引来过滤分区选择数据文件。
在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。...能不能删点内容呢？...对于 Savepoint，以及开启了 外部化特性 的 Checkpoint，Flink 会在快照目录生成一个元数据文件（快照目录中名为 _metadata 的文件），这个文件是我们分析快照时至关重要的线索...除了元数据文件以外，还有很多具体的状态文件（RelativeFileStateHandle 指针指向的文件），它们通常是因为尺寸过大而不能直接嵌入 _metadata 文件，只能以独立文件的方式存在的状态...封装后的 State Processor API 在新的 Flink 版本中，还包含了封装后的 State Processor API，通过这个 API，我们不仅可以读取具体的状态文件，还可以按需生成状态数据以供新的
但随着实时场景增加，单一Iceberg方式难以满足业务需求，客户常采用Flink加Kafka方式构建实时分层链路，数据最终写入数据仓库或主流数据库（如CK、Doris等）。...一份是调用原生Iceberg包生成的兼容元数据，与开源Iceberg社区完全一致，支持Iceberg主要功能（如影视分区、schema变更、partition变更等）及所有版本系统高效支持；另一份是湖仓原生元数据...其原理为客户通过原生客户端写入数据后，先在兼容元数据版本中生成新快照记录，系统定时任务或下次数据提交时，通过冲突检测识别新提交快照中的新增数据文件，提取并重新排序插入LSM tree的L0层，在兼容与流式湖仓元数据中重复提交...在基于腾讯流式湖仓的游戏行业实时直播买量数据分析场景中，用户链路为通过Flink或Spark将业务数据导入腾讯流式湖仓并实时整合。...此外，多层数据复用与灵活查询，在流式湖仓架构中的每一层可多种方式分析计算，全面复用链路数据，如分析直播中历史行为数据，用Spark引擎离线处理并决策分析。
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