首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当新的分区比旧的分区有更多的列时,如何从Avro中读取所有列?

当新的分区比旧的分区有更多的列时,从Avro中读取所有列的方法是使用Avro的Schema Evolution功能。Schema Evolution允许在不破坏现有数据的情况下对Avro模式进行演化和扩展。

以下是从Avro中读取所有列的步骤:

  1. 确定Avro模式的演化方式:在新的分区中添加了更多的列,这属于模式的演化。根据具体情况,可以采用以下几种方式进行模式的演化:
    • 添加新的字段:在新的分区中添加新的字段,这样旧的分区仍然可以正常读取。
    • 更改字段类型:如果新的分区中的列与旧的分区中的列类型不同,可以通过更改字段类型来适应新的分区。
    • 删除字段:如果旧的分区中的列在新的分区中不再存在,可以将其删除。
  • 更新Avro模式:根据模式的演化方式,更新Avro模式以适应新的分区。可以使用Avro的Schema定义语言来定义模式,并将其保存为.avsc文件。
  • 使用更新后的模式读取Avro数据:使用更新后的模式读取包含新的分区的Avro数据。可以使用Avro库提供的API来读取Avro数据。
  • 处理模式不匹配的情况:如果新的分区中的列在旧的分区中不存在,或者类型不匹配,可以根据具体需求进行处理。例如,可以将缺失的列设置为默认值,或者进行数据转换。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云对象存储(COS)

  • 产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cos

腾讯云对象存储(COS)是一种高可用、高可靠、强安全的云存储服务,适用于存储和处理任意类型的文件和数据。它提供了简单易用的API和丰富的功能,可以方便地进行对象的上传、下载、管理和访问控制。腾讯云对象存储(COS)支持多种数据格式,包括Avro,可以方便地存储和读取Avro格式的数据。

请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际情况而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

03 Confluent_Kafka权威指南 第三章: Kafka 生产者:向kafka写消息

这意味着如果消息以特定顺序生产者发送,broker将按照顺序写入分区所有的消费者将按照顺序读取他们。对于某些场景,顺序性特别重要。如存款和取款就有很大不同。...Avro一个有趣特性就是,它适合在消息传递系统向kafka之中,写消息程序切换到一个模式,应用程序读取可以继续处理消息,而无须更改或者更新。...将使用轮询算法来平衡分区之间消息。 如果key存在,且使用了默认分区器,那么kafka将对该key进行散(kafka broker内部自己实现算法,java升级,其值不会改变)。...使用散结果将消息映射到特定分区。由于key总是映射到相同分区在业务上很关键,因此我们使用topic所有分区来计算映射,而不是仅仅是可用分区才参与计算。...这允许分区消费数据进行各种优化,但是,在向topic添加分区时候,这就无法进行保证了,数据将保留在34分区,但是记录将写入到不同分区

2.7K30

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

下表总结了不同视图之间权衡。 写复制存储 写复制存储文件片仅包含基本/文件,并且每次提交都会生成新版本基本文件。 换句话说,我们压缩每个提交,从而所有的数据都是以数据形式储存。...Hive Metastore,以便查询分区。...因此,对此类数据集所有写入均受avro /日志文件写入性能限制,其速度parquet快得多(写入时需要复制)。...通常情况下,有少量迟到数据落入分区,这可能特别有用,在这种情况下,你可能想压缩最后N个分区,同时等待较分区积累足够日志。...对于读合并,几乎没有其他配置。可以配置最大日志大小和一个因子,该因子表示数据avro转化到parquet文件大小减小量。 HUDI-26将较小文件组合并成较大文件组,从而提升提升性能。

6.3K42

ApacheHudi使用问题汇总(二)

通常情况下,有少量迟到数据落入分区,这可能特别有用,在这种情况下,你可能想压缩最后N个分区,同时等待较分区积累足够日志。...例如,如果在最后一个小时中,在1000个文件分区仅更改了100个文件,那么与完全扫描该分区以查找数据相比,使用Hudi增量拉取可以将速度提高10倍。...对于读合并,几乎没有其他配置。可以配置最大日志大小和一个因子,该因子表示数据avro转化到parquet文件大小减小量。 HUDI-26将较小文件组合并成较大文件组,从而提升提升性能。...,引擎只会简单地读取所有parquet文件并显示结果,这样结果可能会出现大量重复项。...这将过滤出重复条目并显示每个记录最新条目。 9. 已有数据集,如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据一部分批量导入到hudi表

1.7K40

Hudi基本概念

反过来,视图定义了基础数据如何暴露给查询(即如何读取数据)。 存储类型 支持视图 写复制 读优化 + 增量 读合并 读优化 + 增量 + 近实时 存储类型 Hudi支持以下存储类型。...读合并 : 使用列式(例如parquet)+ 基于行(例如avro文件格式组合来存储数据。更新记录到增量文件,然后进行同步或异步压缩以生成文件新版本。...换句话说,我们压缩每个提交,从而所有的数据都是以数据形式储存。在这种情况下,写入数据非常昂贵(我们需要重写整个数据文件,即使只有一个字节数据被提交),而读取数据成本则没有增加。...这种视图有利于读取繁重分析工作。 以下内容说明了将数据写入写复制存储并在其上运行两个查询,它是如何工作。 ?...通过实施压缩策略,在该策略,与较分区相比,我们会积极地压缩最新分区,从而确保RO表能够以一致方式看到几分钟内发布数据。

2.2K50

Apache Hudi 0.11 版本重磅发布,特性速览!

元数据表添加了两个索引: 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器,以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引一部。...统计索引包含所有/感兴趣统计信息,以改进基于写入器和读取键和值范围文件修剪,例如在 Spark 查询计划。 默认情况下它们被禁用。...异步索引 在 0.11.0 ,我们添加了一个异步服务,用于索引我们丰富表服务集。它允许用户在元数据表创建不同类型索引(例如,文件、布隆过滤器和统计信息),而不会阻塞摄取。...没有日志文件 MOR 查询(增量查询除外)表现为在读取数据利用矢量化 Parquet 读取器,这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。默认启用。...请参阅 BigQuery 集成指南页面了解更多详情。 注意:这是一项实验性功能,仅适用于 hive 样式分区 Copy-On-Write 表。

3.4K30

Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

统计索引包含所有/感兴趣统计信息,以改进基于写入器和读取键和值范围文件裁剪,例如在 Spark 查询计划。 默认情况下它们被禁用。...异步索引器 在 0.11.0 ,我们添加了一个异步服务,用于索引我们丰富表服务集。它允许用户在元数据表创建不同类型索引(例如,文件、布隆过滤器和统计信息),而不会阻塞摄取。...• 没有日志文件 MOR 查询(增量查询除外)表现为在读取数据利用矢量化 Parquet 读取器,这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。...• 使用标准 Record Payload 实现时(例如,OverwriteWithLatestAvroPayload),MOR 表只会在查询引用之上获取严格必要(主键、预合并键),从而大大减少对数据吞吐量浪费以及用于解压缩计算并对数据进行解码...请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意:这是一项实验性功能,仅适用于 hive 样式分区 Copy-On-Write 表。

3.6K40

大数据技术之_32_大数据面试题_01_Hive 基本面试 + Hive 数据分析面试 + Flume + Kafka 面试

6、hive 分区有什么好处?7、hive 分区区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表?...在分区帮助下,将使用分区名称创建一个子目录,并且使用 WHERE 子句执行查询,将只扫描特定子目录,而不是扫描整个表。这时可以更快地执行查询。...Hive 采用对值哈希,然后除以桶个数求余方式决定该条记录存放在哪个桶当中。实际使用比较少。 8、hive 如何动态分区分区有有两种类型分区:静态和动态。...在静态分区,您将在加载数据(显式)指定分区。 而在动态分区,您将数据推送到 Hive,然后 Hive 决定哪个值应进入哪个分区。...2、查询,会查询特定而不是查询整行,因为记录是以列式存储。     3、ORC 会基于创建索引,查询时候会很快。

1.8K31

hudi写操作

在本节,我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具外部数据源甚至其他Hudi表获取更改,以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。...模块一部)类为生成上面列出所有类型hoodie keys提供了强大支持。...非分区表目前只能有一个键HUDI-1053 同步到Hive 以上两种工具都支持将表最新模式同步到Hive metastore,这样查询就可以获取分区。...更多信息请参考在Hudi删除支持。 软删除:保留记录键,只是空出所有其他字段值。这可以通过确保表模式适当字段为空,并在将这些字段设置为空后简单地插入表来实现。...Cleaner可以配置为清理文件片,其积极程度或多或少取决于查询运行最长时间和增量拉取所需回看 用户还可以调整base/parquet文件、日志文件和预期压缩大小,以便将足够数量插入分组到同一个文件组

1.6K10

ApacheHudi常见问题汇总

使用MOR存储类型,任何写入Hudi数据集数据都将写入日志/增量文件,这些文件在内部将数据以avro进行编码。...因此,对此类数据集所有写入均受avro /日志文件写入性能限制,其速度parquet快得多(写入时需要复制)。...工作负载可能会突然出现模式峰值/变化(例如,对上游数据库较旧事务批量更新导致对DFS上分区大量更新)。...如何对存储在Hudi数据建模 在将数据写入Hudi,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),分区字段(表示要放置键分区)和preCombine/combine...请参阅此处示例。 查询/读取数据,Hudi只是将自己显示为一个类似于json层次表,每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。

1.7K20

基于 Apache Hudi 构建分析型数据湖

Hudi 提供支持类,可以本地文件(如 JSON、Avro 和 Kafka 流)读取。在我们数据管道,CDC 事件以 Avro 格式生成到 Kafka。...键生成器 Hudi 每一行都使用一组键表示,以提供行级别的更新和删除。Hudi 要求每个数据点都有一个主键、一个排序键以及在分区情况下还需要一个分区键。 • 主键:识别一行是更新还是插入。...每个数据摄取周期称为一次提交并与提交编号相关联。 • 提交开始:摄取在云存储创建“ .commit_requested”文件开始。...我们使用 Hive 作为我们集中Schema存储库。默认情况下Hudi 将源数据所有以及所有元数据字段添加到模式存储库。...Hudi 确保所有不必要文件在需要被归档和删除。每次发生摄取,一些现有的 Parquet 文件都会推出一个新版本。旧版本可用于跟踪事件时间线和使查询运行更长时间。他们慢慢地填满了存储空间。

1.5K20

《数据密集型应用系统设计》读书笔记(四)

)较代码可以读取代码编写数据 本章将介绍多种编码数据格式,讨论不同格式如何处理变化,以及如何支持新旧数据和新旧代码共存系统。...,代码读取代码写入数据,对于无法识别的标签号,可以选择直接忽略(通过数据类型注释来确定需要跳过字节数量);而「删除」字段,只能删除可选字段,以保证代码读取代码数据不会报错 「向后兼容性...(代码兼容代码数据)」:「添加」字段到模式,只要每个字段都有唯一标签号,代码总是可以读取代码数据,因为标签号仍然具有相同含义。...需要注意是,添加新字段只能是可选字段(或具有默认值),否则代码读取数据时会出现检查失败;而删除字段,不能再次使用已删除相同标签号码,因为代码读取代码数据需要忽略该标签号对应字段)...基于上述现象,大多数「关系型数据库」允许进行简单模式更改,例如添加具有默认值为空,而不重写现有数据(MySQL 经常会重写)。读取行时,数据库会为磁盘上编码数据缺失所有填充为空值。

1.9K20

数据湖之Iceberg一种开放表格式

4. query需要显式地指定partition 在 Hive 分区需要显示指定为表一个字段,并且要求在写入和读取需要明确指定写入和读取分区。...manifest-list清单文件列表读取清单,Iceberg 会将查询分区谓词与每个分区字段值范围进行比较,然后跳过那些没有任何范围重叠清单文件。...分区剪裁:对于分区表来说,优化器可以自动where条件根据分区键直接提取出需要访问分区,从而避免扫描所有分区,降低了IO请求。...首先每个snapshot中都存储所有manifest清单文件包含分区信息,每个清单文件每个数据文件存储分区值信息。这些元数据信息可以帮助确定每个分区包含哪些文件。 这样实现好处是:1....在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推: 在SparkSQL优化,会把查询过滤条件,下推到靠近存储层,这样可以减少存储层读取数据量。

1.3K10

打工人必备:Hive小文件合并与数据压缩

RCFile一个行组包括三部: •第一部是行组头部 同步标识,主要用于分割HDFS块两个连续行组;•第二部是行组元数据头部,用户存储行组单元信息,包括行组记录数、每个字节数、每个域字节数...;•第三部是 表格数据段,即实际存储数据。...在该部分,同一所有域顺序存储。 数据追加:RCFile不支持任意方式数据写操作,仅提供一种追加接口,这是因为底层HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。...行组大小:行组变大有助于提高数据压缩效率,但是可能会损害数据读取性能,因为这样增加了 Lazy 解压性能消耗。而且行组变大会占用更多内存,这会影响并发执行其他MR作业。...•存储方式:数据按行分块,每块按照存储;•压缩快 快速存取•效率RCFile高,是RCFile改良版本。

2.4K20

编码与模式------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记5

而CSV没有任何模式,因此需要应用程序定义每个行和含义。如果应用程序添加了行或,则必须手动处理该更新。...我们可以更改模式字段名称,因为编码数据从不引用字段名称,但不能更改字段标记,因为这将使所有现有编码数据无效。 可以通过添加一个标记号方式向模式添加新字段。...数据类型 如何改变字段数据类型?例如,将32位整数转换为64位整数。代码可以很容易地读取代码编写数据,因为解析器可以用零填充任何丢失位。...可以将可选(单值)字段转换为重复(多值)字段。读取数据代码看到一个具有零个或一个元素列表(取决于字段是否存在);读取数据代码只看到列表最后一个元素。...每当数据库模式发生变化时,管理员必须手动更新数据库列名到字段标记映射。而Avro是每次运行时简单地进行模式转换。任何读取数据文件程序都会感知到记录字段发生了变化。

1.4K40

超级重磅!Apache Hudi多模索引对查询优化高达30倍

类似于书末索引页如何帮助您快速定位信息,数据库索引包含辅助数据结构,可以快速定位所需记录,而无需存储读取不必要数据。...让我们看看 Hudi 文件列表如何提高 10 倍,数据跳过如何通过多模式索引将读取延迟降低 10 倍至 30 倍或更多。...column_stats 分区存储所有数据文件感兴趣统计信息,例如最小值和最大值、总值、空计数、大小等。在使用匹配感兴趣谓词提供读取查询使用统计信息。...引入元数据表bloom_filter分区来存储所有数据文件bloom过滤器,避免扫描所有数据文件页脚。该分区记录键由分区名和数据文件名组成。...根据我们对包含 100k 个文件 Hudi 表分析,与单个数据文件页脚读取相比,元数据表 bloom_filter 分区读取布隆过滤器速度要快 3 倍。

1.5K20

大数据组件:Hive优化之配置参数优化

查看这张表信息 DESCRIBE FORMATTED test_user1; ? 我们该表描述信息介绍建表一些可优化点。...扩展:不同存储方式情况 TEXT, SEQUENCE和 AVRO文件是面向行文件存储格式,不是最佳文件格式,因为即便只查询一数据,使用这些存储格式表也需要读取完整一行数据。...总结:从上图中可以看出列存储在对指定进行查询,速度更快,建议在建表设置存储存储方式。...2.4 分区 Num Buckets表示桶数量,我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化: 对于一张较大表,可以将它设计成分区表,如果不设置成分区表,数据是全盘扫描,设置成分区表后,查询只在指定分区中进行数据扫描...要注意尽量避免多级分区,一般二级分区足够使用。常见分区字段: (1)日期或者时间,比如year、month、day或者hour,存在时间或者日期字段,可以使用些字段。

90830

聊聊流式数据湖Paimon(一)

内存缓冲区满,内存所有记录将被顺序并刷新到磁盘,并创建一个 sorted runs。 Compaction 越来越多记录写入LSM树,sorted runs数量将会增加。...Normal Dynamic Bucket Mode 更新不跨分区(没有分区,或者主键包含所有分区字段),动态桶模式使用 HASH 索引来维护从键到桶映射,它比固定桶模式需要更多内存。...不同合并引擎有不同行为: Deduplicate:删除分区数据,并将数据插入到分区。 PartialUpdate & Aggregation:将数据插入分区。...Merge Engines Paimon sink收到两条或更多具有相同主键记录,它会将它们合并为一条记录以保持主键唯一。...如果消费者只看到一个值5,它无法确定应该将哪些值添加到求和结果。 例如,如果值为 4,则应在结果中加 1。 但如果值是 6,则应依次结果减去 1。

1.3K10

Hudi关键术语及其概述

有延迟到达数据(原定为9:00到达数据在10:20到达,晚了1个多小时),我们可以看到upsert将数据更新插入到更时间桶/文件夹。...在时间轴帮助下,尝试获取10:00小以来成功提交所有数据增量查询,能够非常有效地只使用更改文件,而不必扫描所有时间桶> 07:00数据。...反过来,查询类型定义如何将底层数据暴露给查询(即如何读取数据)。...Merge on read:使用基于(如parquet)+基于行(如avro)文件格式组合存储数据。 更新被记录到增量文件(基于行),然后被压缩以同步或异步地生成新版本列式文件。...在大约每1钟提交一次,这在其他表类型是做不到。 文件id组,现在有一个增量日志文件,它在基础文件记录更新。在这个示例,增量日志文件保存了10:05到10:10所有数据。

1.5K20

计算引擎之下,存储之上 - 数据湖初探

它有一些重要特性: 设计了基于 HDFS 存储元数据系统,解决 metastore 不堪重负问题; 支持更多种类更新模式,比如 Merge / Update / Delete 等操作,配合流式写入或者读取支持...如上图中间部分,Hudi 以两种不同存储格式存储所有摄取数据。 读优化存格式(ROFormat):仅使用列式文件(parquet)存储数据。...在写入/更新数据,直接同步合并原文件,生成新版本基文件(需要重写整个数据文件,即使只有一个字节数据被提交)。...在更新记录,更新到增量文件avro),然后进行异步(或同步)compaction,创建列式文件(parquet)新版本。...此存储类型适合频繁写工作负载,因为记录是以appending 模式写入增量文件。但是在读取数据集,需要将增量文件与文件进行合并,生成列式文件。

1.6K40
领券