Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，文件夹包含该分区的文件。每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。 分区记录会被分配到多个文件。...存储类型–处理数据的存储方式 写时复制 纯列式 创建新版本的文件 读时合并 近实时 视图–处理数据的读取方式 读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件 parquet文件查询性能 500 GB的延迟时间约为...清理（clean），清理数据集中不再被查询中使用的文件的较旧版本。 压缩（compaction），将行式文件转化为列式文件的动作。 索引，将传入的记录键快速映射到文件（如果已存在记录键）。...左连接（left join）包含所有通过键保留的数据的数据框（data frame），并插入persisted_data.key为空的记录。...还有其他主要的主要区别，Hudi完全基于Hadoop兼容的文件系统，例如HDFS，S3或Ceph，而Hudi也没有自己的存储服务器，Apache Kudu的存储服务器通过RAFT进行相互通信。
其最终会将大多数最新数据转化查询优化的列格式，即从日志log文件转化为parquet文件。 还可异步运行压缩，这可以通过单独压缩任务来完成。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7....为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
使用统计信息管理文件大小和布局。 行和列的异步压缩。 具有时间线来追踪元数据血统。 通过聚类优化数据集。...COMPACTION： 在后台将不同操作类型进行压缩，将log文件压缩为列式存储格式。 ROLLBACK： 将不成功的commit/delta commit进行回滚。...一个表包含多个分区。 在每个分区里面，文件被分为文件组，由文件id作为唯一标识。 每个文件组当中包含多个文件切片。...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。...对于读时合并表（MOR表） 该视图通过动态合并最新文件切片的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。
• 通过 Presto 连接器联合数据源，尤其是数据湖 • 使用 ANSI SQL 标准与现有 SQL 系统无缝集成 Presto 的完整部署有一个Coordinator和多个Worker。...Hudi 使用开放文件格式 Parquet 和 Avro 进行数据存储和内部表格格式，称为 Copy-On-Write 和 Merge-On-Read。...Hudi数据管理 Hudi 有一种基于目录结构的表格式，并且该表将具有分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹。它具有支持快速更新插入的索引功能。...更新现有的一组行将导致为正在更新的行重写整个 parquet 文件。 • Merge-On-Read (MOR)：数据以 Parquet 文件格式（列）和 Avro（基于行）文件格式的组合存储。...可以从不同来源（例如 Kafka 和其他数据库）在数据湖中摄取数据，通过将 Hudi 引入数据管道，将创建/更新所需的 Hudi 表，并且数据将基于表以 Parquet 或 Avro 格式存储输入 S3
行和列的异步压缩。具有时间线来追踪元数据血统。通过聚类优化数据集。1.2 Hudi 基础架构图片支持通过Flink、Spark、Hive等工具，将数据写入到数据库存储。...COMPACTION： 在后台将不同操作类型进行压缩，将log文件压缩为列式存储格式。ROLLBACK： 将不成功的commit/delta commit进行回滚。...一个表包含多个分区。在每个分区里面，文件被分为文件组，由文件id作为唯一标识。每个文件组当中包含多个文件切片。...(比如：parquet)存储，简单地更新版本&通过在写入期间执行同步合并来重写文件。...对于读时合并表（MOR表） 该视图通过动态合并最新文件切片的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。
在下面的部分中，我们将详细介绍这些技术，并提供有关如何应用它们来优化数据湖仓一体中的存储并提高查询性能的见解。 分区 分区是优化大规模数据数据访问的最基本技术之一。...注意：在 Hudi 中，将较小大小的文件合并为较大的文件的过程（在其他湖仓一体格式中称为压缩）称为文件大小调整。...Hudi 使用压缩一词来描述不同的过程[3]：将日志文件（存储在 Avro 中）与现有基本文件（存储在 Parquet 中）合并，以创建新的更新基本文件（也存储在 Parquet 中）。...然后，新的更新将转到新的更改日志文件，直到下一次 Hudi 压缩操作。 作为文件大小的 Hudi 实施示例，在上图中 Hudi 使用的最大文件大小为 120 MB，小文件大小为 100 MB。...通过使用多个哈希函数将元素映射到固定大小的位数组中，Bloom 过滤器可以有效地识别“绝对不相关”与查询相关的文件或行组。
文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...每个分区被相对于基本路径的特定分区路径区分开来。 在每个分区内，文件被组织为文件组，由文件id唯一标识。...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。...对于具有大量更新的工作负载，读取时合并存储提供了一种很好的机制，可以快速将其摄取到较小的文件中，之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件。...其最终会将大多数最新数据转化查询优化的列格式，即从日志log文件转化为parquet文件。 还可异步运行压缩，这可以通过单独压缩任务来完成。
Iceberg将完全自行处理，并跳过不需要的分区和数据。在建表时用户可以指定分区，无需为快速查询添加额外的过滤，表布局可以随着数据或查询的变化而更新。...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。...存储引擎上的又一层，用于管理在存储引擎中的Parquet、ORC和avro等压缩的大数据文件，使这些文件更便于管理维护，同时为其构造出相应的元数据文件。...因此，如果可以跟踪表中的每个数据文件，分区和列级指标的主要信息，那么就可以根据数据文件的统计信息来更有效的进行Data skip。...综上，每次进行数据的增删改都会创建一系列的Data file 或 Delete file数据文件, 同时会生成多个追踪和记录每个数据文件的manifest file清单文件，每个清单文件中可能会记录多个数据文件的统计信息
这增加了写入成本，但将读取放大降低到零，使其成为读取繁重工作负载的理想选择。 Merge on Read Table — 更新立即写入基于行的日志文件，并定期合并到列式Parquet中。...Hudi 通过利用Key Indexing来有效跟踪哪些文件包含陈旧记录，从而进一步优化了压缩。...通过维护将对象映射到分区并保留列级统计信息的清单文件，Iceberg 避免了昂贵的对象存储目录列表或从 Hive 获取分区数据的需要。 此外，Iceberg 的清单允许将单个文件同时分配给多个分区。...Delta Lake 在 MERGE 操作期间，Delta 使用基于元数据的数据跳过将文件分类为需要插入、更新或删除的数据。...这些日志文件每 10 次提交被重写为 Parquet “检查点”文件，该文件保存表的整个状态，以防止代价高昂的日志文件遍历。
架构设计 存储 Hudi将数据集组织到一个basepath下的分区目录结构中，类似于传统的Hive表。数据集被分成多个分区，这些分区是包含该分区数据文件的目录。...每个分区都由相对于基本路径的partitionpath唯一标识。在每个分区中，记录分布到多个数据文件中。每个数据文件都由唯一的fileId和生成该文件的commit来标识。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...压缩是异步运行的，锁定被压缩的特定日志版本，并将对该fileId的新更新写入新的日志版本。在Zookeeper中获取锁。 压缩是根据被压缩的日志数据的大小进行优先级排序的，并且可以通过压缩策略插入。...相关优化 如前所述，Hudi努力使文件大小与底层块大小对齐。根据柱状压缩的效率和要压缩的分区中的数据量，压缩仍然可以创建小的parquet文件。
另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...压缩（Compaction）过程（配置为嵌入式或异步）将日志文件格式转换为列式文件格式（parquet）。...更新现有的行将导致：a）写入从以前通过压缩（Compaction）生成的基础parquet文件对应的日志/增量文件更新；或b）在未进行压缩的情况下写入日志/增量文件的更新。...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...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8.
我们都知道一个大数据处理系统分为： 分布式文件系统：HDFS，S3 基于一定的文件格式将文件存储在分布式文件系统：Parquet，ORC， ARVO 用来组织文件的元数据系统：Metastore 处理文件的计算引擎...Delta Lake 是基于 Parquet 的存储层，所有的数据都是使用 Parquet 来存储，能够利用 parquet 原生高效的压缩和编码方案。...如上图的左边，Hudi 将数据集组织到与 Hive 表非常相似的基本路径下的目录结构中。 数据集分为多个分区，每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。...写优化的行存格式（WOFormat）：使用列式（parquet）与行式（avro）文件组合，进行数据存储。...在更新记录时，更新到增量文件中（avro），然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。
目前发表的大多数比较文章似乎仅将这些项目评估为传统的仅附加工作负载的表/文件格式，而忽略了一些对现代数据湖平台至关重要的品质和特性，这些平台需要通过连续的表管理来支持更新繁重的工作负载。...Hudi、Delta 和 Iceberg 都将数据写入和存储在 parquet 文件中。发生更新时，这些 parquet 文件会进行版本控制和重写。...MoR 使用列式 parquet 文件和基于行的 Avro 日志文件的组合来存储数据。...更新可以在日志文件中批量处理，以后可以同步或异步压缩到新的 parquet 文件中，以平衡最大查询性能和降低写入放大。...Amazon S3 中的数据湖文件以Apache Hudi格式进行转换和存储，并在 AWS Glue 目录中注册，可用作数据湖表，用于通过 Amazon Athena 进行分析查询和使用。”
(2) 数据布局低效 磁盘文件系统使用块来组织磁盘数据，并在inode中使用多级指针或hash树来索引文件数据块。数据块通常比较小，一般为1KB、2KB或4KB。...它通过多个逻辑文件共享同一个物理文件，将多个小文件合并存储到一个大文件中，实现高效的小文件存储。为什么这种策略对LOSF效果显著呢？ 首先，减少了大量元数据。...即使使用S3，依旧存在小文件问题，所以这时需要选择S3DistCp。 S3DistCp是由Amazon提供的一个工具，用于分布式将S3中的数据拷贝到临时的HDFS或其他S3 bucket。...如果shuffle参数为false，就直接返回CoalescedRDD，其内部就只是简单地将多个分区的数据flatMap之后合并为一个分区，父子RDD之间为窄依赖。...的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 小文件定期合并 可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作。
元数据性能 为了完整兼容 HDFS 并提供极致的元数据性能，JuiceFS 使用全内存的方式来管理元数据，将 OSS 作为数据存储使用，所有的元数据操作都不需要访问 OSS 以保证极致的性能和一致性。...对于已经被压缩过的数据，这两个算法也能自动识别，避免重复的压缩。 再结合 JuiceFS 的智能预读和回写算法，很容易充分利用网络带宽和多核 CPU 的能力，将文本文件的处理性能推向极致。...为了保证缓存数据的正确性，JuiceFS 对所有写入的数据都使用唯一的 ID 来标识 OSS 中的数据块，并且永不修改，这样缓存的数据就不需要失效，只在空间不足时按照 LRU 算法清理即可。...当调度系统不能做本地化调度时，比如 SparkSQL 在读小文件时，会随机地把多个小文件合并到同一个任务中，就丧失了本地化特性，即使使用 HDFS 也是如此。...写入性能 通过读写同一张表来测试写入性能，使用的 SQL 语句是： INSERT OVERWRITE store_sales SELECT * FROM store_sales; 我们对比了未分区的文本格式和按日期分区的
外部表可以通过将数据文件复制到指定位置或直接在指定位置上写入数据来导入数据。...数据重分布： 当数据倾斜无法通过前面的方法解决时，可以考虑对数据进行重分布，将倾斜的数据拆分成多个子集，并在多个任务中并行处理。...动态分区： 如果表使用了分区，可以考虑使用动态分区插入数据，将多个小文件合并为一个分区文件。...（Bucketing）技术，将数据分布在多个桶中，减少小文件的数量。...分区根据数据的某个列将数据分成多个目录，可以根据分区列过滤数据。 分桶将数据分成固定数量的桶，可以根据桶的编号进行数据聚合和筛选。
各种规模和行业的客户都可以使用 Amazon S3 来存储和保护各种用例的任意数量的数据，例如数据湖、网站、移动应用程序、备份和恢复、存档、企业应用程序、物联网设备和大数据分析。...：//aws-bigdata-blog/artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/' 第四步：数据转换与优化 现在，使用 Snappy 压缩将数据转换为 Parquet...格式，并每年对数据进行分区。...刚才创建的表有一个日期字段，日期格式为 YYYYMMDD（例如 20100104），新表按年份分区，使用 Presto 函数 substr(“date”，1，4) 从日期字段中提取年份值。...--human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件： img 第六步：将更多数据添加到表 现在，将更多数据和分区添加到上面创建的新表中
导出过程中,你可以通过SHOW EXPORT命令实时监控进度。系统还提供了导出成功标识文件功能,帮助下游系统判断数据是否完整可用。...可以调整 session 变量exec_mem_limit来调大内存使用限制。..."true" ); 文件管理策略 -- 添加导出成功标识 SELECT * FROM daily_stats INTO OUTFILE "s3://stats/export_" PROPERTIES...( "success_file_name" = "SUCCESS", "max_file_size" = "512MB" ); 导出文件管理的核心要点: 合理设置单文件大小上限 利用success_file...标识导出完成 定期清理历史导出文件 导出前检查目标空间容量 常见陷阱预警 ORDER BY陷阱:含ORDER BY的查询无法并发导出 内存陷阱:大量分区/版本可能导致内存不足 超时陷阱:大数据量导出需适当延长超时时间
ORC和Parquet格式将有关列和行组的信息编码到文件本身中，因此，在对文件中的数据进行解压缩、反序列化和读取之前，需要处理元数据。...ORC和Parquet提供了它们自己的不同工具来进行文件合并或压缩： ORC使用HIVE DDL Parquet使用工具执行合并命令 ORC文件合并 使用Hive DDL（Hive Data Definition...最新的parquet-tools版本包括一个merge命令，该命令可以将较小的parquet文件逻辑地追加到较大的parquet文件中。...使用INSERT…SELECT合并文件 通过使用INSERT…SELECT语法直接创建一个新表作为原始表的副本来压缩效率低下的拆分数据，此过程将根据插入的并行度将数据重新组织为相对少量的较大文件。...* from old_table; 该解决方案还允许通过将数据分区复制到新表中，删除原始分区并插入新的压缩分区来合并单个分区中的文件。
Parquet中没有Map、Array这样的复杂数据结构，但是可以通过repeated和group组合来实现的。...由于Parquet支持的数据模型比较松散，可能一条记录中存在比较深的嵌套关系，如果为每一条记录都维护一个类似的树状结可能会占用较大的存储空间，因此Dremel论文中提出了一种高效的对于嵌套数据格式的压缩算法...通过Striping/Assembly算法，parquet可以使用较少的存储空间表示复杂的嵌套格式，并且通常Repetition level和Definition level都是较小的整数值，可以通过RLE...使用过Hive解析JSON串吗 Hive处理json数据总体来说有两个方向的路走： 将json以字符串的方式整个入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL...使用hadoop的archive将小文件归档 Hadoop Archive简称HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode
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