背景 OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。...如果有删除或重命名字段的需求，只能overwrite。另外增加字段也可能导致hive sync metadata失败，需要先在hive执行drop table。...此时有概率发生去重的情况 （如果相同 recordKey 的数据写入同一文件中）；如果 hoodie.parquet.small.file.limit > 0 并且 hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts...总结 我司基于Hudi实现流批一体数据湖架构上线生产环境已有半年多时间，在引入Hudi之后我们在以下各个方面都带来了一定收益: •成本: 引入Hudi数据湖方案之后，实现了S3数据增量查询和增量更新删除...查询数据时，借助Hudi提供的Clustering(将文件按照某些列进行聚簇，以重新布局，达到优化查询性能的效果)，Compaction(将基础文件和增量日志文件进行合并，生成新版本列存文件)等服务，可将
3.4 升级新版本问题 在Hudi0.9升级到0.10版本中，会发现出现版本因version不一致造成的数据更新失败问题。...；对于延迟较久的数据汇集后定期入湖，从而降低整体任务性能开销 3.6 数据特性适应问题 从数据入湖的性能测试中来看，Hudi性能跟数据组织的策略有较大的关系，具体体现在以下几个方面： •联合主键多字段的顺序决定了...Hudi中的数据排序，影响了后续数据入湖等性能；主键字段的顺序决定了hudi中数据的组织方式，排序靠近的数据会集中分布在一起，可利用这个排序特性结合更新数据的分布特性，以尽可能减少入湖命中的base文件数据...，提升入湖性能；•数据湖中文件块记录条数与布隆过滤器参数的适应关系，影响了索引构建的性能；在使用布隆过滤器时，官方给出的默认存储在布隆过滤器中的条目数为6万(假设maxParquetFileSize为128MB...主要在于利用Hudi数据湖提供的技术能力，可以较好的解决应用背景部分阐述的两大痛点，节约数仓Merge更新与存储两部分的费用开销。
数据湖并发控制中的陷阱 从历史看来，数据湖一直被视为在云存储上读取/写入文件的批处理作业，有趣的是看到大多数新工作如何扩展此视图并使用某种形式的“乐观并发控制[9]”（OCC）来实现文件版本控制。...此类方法是在考虑不可变/仅附加数据模型的情况下构建的，这些模型不适用于增量数据处理或键控更新/删除。OCC 非常乐观地认为真正的冲突永远不会发生。...数据湖表通常在其上运行公共服务以确保效率，从旧版本和日志中回收存储空间、合并文件（Hudi 中的Clustering）、合并增量（Hudi 中的Compaction）等等。...•首先，Hudi 已经实现了一种标记机制[1]，可以跟踪作为活动写入事务一部分的所有文件，以及一种可以跟踪表的活动写入者的心跳机制。...最后，要使数据湖成功转型为Lakehouse，我们必须从“Hadoop 仓库”愿景的失败中吸取教训，它与新的“Lakehouse”愿景有着相似的目标。
adf_memblock.c：与内存管理的一个文件，实现了一些DMA的ops然后注册到DMA模块中，实现对内存的操作。...ops，显示设备，显示接口以及overlay的数据结构和ops ”adf_obj“是用于创建sysfs文件系统的关键，所以在介绍其他类型之前，我们首先看看它的数据结构 adf内核文件系统基础数据结构 struct...file_lock;//adf信号同步，内核与用户空间文件拷贝锁 struct list_head file_list;//adf文件系统数据结构双向链表集合 struct mutex...read ioctl，adf event（包括vsync）将会在这里从内核空间拷贝到用户空间 在adf.c中提供了三个不同的信号接口供我们将DISPC或者Display Driver中接受到同步信号发出去...event（包括vsync）将会在这里从内核空间拷贝到用户空间 在adf.c中提供了三个不同的信号接口供我们将DISPC或者Display Driver中接受到同步信号发出去，然后会在adf_file_queue_event
活动探讨了 Iceberg 在湖仓一体架构中的业务实践，包含5场深度技术分享，覆盖流批一体、实时分析、指标计算、特征加工等前沿话题： ● 腾讯云大数据专家 & Amoro PMC 成员周劲松：《腾讯云...无主键表常见于用户行为日志和传输器数据，数据量大且增量写入频繁，写入以实时或批量insert操作为主，偶尔会有离线更新需求，如根据 GDPR 协议删除用户数据。...目前，已实现的 merge function 包括 replace，即使用增量数据覆盖原有全部数据；以及 partial update，即增量数据仅覆盖部分列，其他列保持不变。...他们的业务数据存储在 MySQL 数据库中，这部分数据通过入湖工具导入 TC-Iceberg。...腾讯云数据湖计算（DLC）已集成 TC-Iceberg，提供开箱即用的云上流批一体 Serverless 智能湖仓构建体验，助力企业低门槛构建高性能、免运维的开放数据湖生态，更多产品信息请访问我们官方网站
Wikipedia上说数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件，包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据，包括来自于关系型数据库中的结构化数据（行和列...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。...如上图的中间部分，Hudi 以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据。 读优化的列存格式（ROFormat）：仅使用列式文件（parquet）存储数据。...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。...此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以appending 的模式写入增量文件中。但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。
Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力，使查询永远看不到部分写入，并帮助摄取从失败中优雅地恢复。...数据删除 Hudi还提供了删除存储在数据湖中的数据的能力，更重要的是通过Merge on Read表类型提供了有效的方法来处理基于user_id(或任何辅助键)的随机删除所导致的写放大。...这种模型非常昂贵，除非有一小部分数据湖数据需要次秒级的查询响应，如系统监控或交互式实时分析。...增量处理管道 数据湖ETL通常涉及通过表示为工作流的dag来构建相互派生的表链。 工作流通常依赖于多个上游工作流输出的新数据，传统上，新数据的可用性由一个新的DFS文件夹/Hive分区表示。...对于更好奇的人，可以在这里找到关于增量处理的好处的更详细的解释 here 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明
以Apache Hudi数据湖为例，数据湖是通过文件存储各种各样的数据， 对于CDC的数据处理需要对湖里某部分文件进行可靠地、事务性变更，这样可以保证下游查询不会看到部分结果，另外对CDC数据需要高效的做更新...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...在Lakehouse的CDC入湖链路中，我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理，我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。...而Hudi引入增量处理的概念，处理的数据都是某一时间点之后的，和流处理相似，又比批处理高效很多，并且本身是面向数据湖中的列存数据，扫描优化非常高效。 而回顾Hudi的发展历史。...另外现在有一些用户会觉得Hudi存一些元数据字段，比如_hoodie_commit_time等元信息，这些信息都是从数据信息里提取的，有部分存储开销，现在支持虚拟键，元数据字段不会再存数据了，它带来的限制就是不能使用增量
Iceberg 有增量读取，但它只允许您读取增量附加，没有更新/删除，这对于真正的变更数据捕获和事务数据至关重要。...在乐观并发控制中，编写者检查他们是否有重叠的文件，如果存在冲突，他们就会使操作失败并重试。...Apache Hudi 并发控制比其他数据湖平台（文件级别）更精细，并且针对多个小更新/删除进行了优化的设计，在大多数现实世界的情况下，冲突的可能性可以大大降低到可以忽略不计。...多模式索引 索引是数据库和数据仓库不可或缺的组成部分，但在数据湖中基本上不存在。...“我们正在使用Apache Hudi从 Kafka 增量摄取变更日志，以创建数据湖表。Apache Hudi 是一个统一的数据湖平台，用于在数据湖上执行批处理和流处理。
同时一些企业采用备份在线数据库的方式，并将其存储到数据湖中的方法来摄取数据，但这种方式无法扩展，同时它给上游数据库增加了沉重的负担，也导致数据重写的浪费，因此需要一种增量摄取数据的方法。 ?...第四个要求：事务写（ACID能力） 传统数据湖在数据写入时的事务性方面做得不太好，但随着越来越多的业务关键处理流程移至数据湖，情况也在发生变化，我们需要一种机制来原子地发布一批数据，即仅保存有效数据，部分失败必须回滚而不会损坏已有数据集...第六个需求：法律合规/数据删除（更新&删除） 近年来随着新的数据保护法规生效，对数据保留有了严格的规定，需要删除原始记录，修复数据的正确性等，当需要在PB级数据湖中高效执行合规性时非常困难，如同大海捞针一般...要求回顾（汇总） 支持增量数据库变更日志摄取。 从日志事件中删除所有重复项。...接着介绍更高级的原语和特性。 ? 如何从损坏的数据中恢复？
写入放大——日常历史数据覆盖场景中的外部（或自我管理）数据版本控制增加了写入放大，从而占用更多的 S3 存储 借助Apache Hudi，我们希望在将数据摄取到数据湖中的同时，找到更好的重复数据删除和数据版本控制优化解决方案...• 面向ETL ：这是指我们从各种生产系统摄取到数据湖中的大多数原始/基本快照表。...这是一个示例电子商务订单数据流，从摄取到数据湖到创建 OLAP，最后到业务分析师查询它 由于两种类型的表的日期分区列不同，我们采用不同的策略来解决这两个用例。...“新”重复数据删除策略 • 查找更新 - 从每日增量负载中，仅过滤掉更新（1-10% 的 DI 数据）（其中 updated_date> created_date）（快速，仅映射操作） • 找到过时更新...时间和成本——Hudi 在重复数据删除时不会覆盖整个表。它只是重写接收更新的部分文件。因此较小的 upsert 工作 2.
通过将安全功能隔离和最小权限原则应用于您的云安全程序，您可以显着降低外部暴露和数据泄露的风险。 云平台加固 从唯一的云帐户开始隔离和强化您的云数据湖仓一体平台。...如果您使用 AWS 中的组织单位管理服务，您可以轻松地将新账户添加到您的组织中。创建新账户不会增加成本，您将产生的唯一增量成本是使用 AWS 的网络服务之一将此环境连接到您的企业。...这两种技术都将为您提供主机活动的可见性，并使您能够检测和响应潜在的威胁和攻击。 文件完整性监控 (FIM)：在您的环境中监控和跟踪文件更改的能力，这是许多法规遵从性框架中的一项关键要求。...日志管理：分析云数据湖仓一体中的事件是识别安全事件的关键，也是监管合规控制的基石。日志记录必须以保护欺诈活动更改或删除事件的方式进行。...漏洞管理 无论您的分析堆栈和云提供商如何，您都希望确保数据湖仓一体基础设施中的所有实例都具有最新的安全补丁。应实施常规的操作系统和软件包修补策略，包括定期对基础架构的所有部分进行安全扫描。
开放数据湖仓中的并发控制[20] - Dipankar Mazumdar Concurrency Control 这篇见解深刻的博客深入探讨了开放数据湖仓架构中的并发控制。...通过使用Debezium CDC、Kafka和Spark，以及Apache Hudi作为湖仓格式，Notion实现了从Postgres的增量摄入，优化了AI、搜索和分析的更新密集型工作负载。...Hudi 1.0中的NBCC[23] NBCC in Hudi 在这篇文章中，Sameer讨论了Hudi 1.0中的非阻塞并发控制（NBCC）如何革新数据湖仓中的并发处理。...与传统的乐观并发控制不同，NBCC消除了竞争，允许同时写入而无需重试或失败。结果如何？优化了资源利用并实现了现代湖仓工作负载的无缝实时摄入。...Apache Hudi - 数据湖管理系统[24] Data Lake Management 通过为数据湖带来类似数据库的功能，Apache Hudi重新定义了湖仓管理，具有增量处理、优化存储和高级索引功能
问题3：将一个旧的es数据(400多G)迁移到新的es中的时候直接将旧es的data目录下indices文件拷贝到新es的data下(大概花了一个晚上)，这种做法是否可取？...4、直接拷贝文件能不能实现集群备份呢？ 官方文档指出：你不能仅通过获取集群所有节点的数据目录副本来备份Elasticsearch集群。...Elasticsearch可能在运行时对其数据目录的内容进行更改； 复制其数据目录不能达到捕获其内容的一致快照的预期。 如果尝试通过拷贝文件备份还原集群，将会导致失败，会报文件损坏或丢失文件的错误。...这意味着，当创建索引快照时，Elasticsearch避免复制任何已存储在存储库中的数据作为同一索引的早期快照的一部分。因此，可以非常频繁地为集群创建快照。...5、在升级之前备份数据时，请记住，如果快照中包含与升级版本不兼容的版本中创建的索引，则可能导致升级后将无法还原快照。 6、兼容列表如下： 在1.x中创建的索引快照可以恢复到2.x。
2 添加唯一索引的方案简介这部分内容仅介绍ONLINE DDL、pt-osc和gh-ost三种方案，且仅做简单介绍，更加详细的内容请参考官方文档。...遍历原表，通过【INSERT IGNORE INTO】将数据拷贝到新表。同步增量数据。通过触发器同步增量数据。...其实这个hook是存在风险的：第一，如果改表过程中原表有删除操作，那么实际拷贝的行数势必会比【GH_OST_DATABASE_NAME.GH_OST_TABLE_NAME.txt】文件保存的值小，所以会导致改表失败...这种场景对我们来说体验十分不友好，只要改表过程中目标表存在【DELETE】操作，就会导致添加唯一索引操作失败。...第二，在改表过程中，如果业务新增一条与原数据重复的记录，然后又删除，这种场景也会导致丢数据。
(Full) 将数据库中的所有对象导出； 3，用户方式(U) 可以将指定的用户相应的所有数据对象导出； *在导入导出备份方式中，提供了很强大的一种方法，就是增量导出/...一次完整的冷备份步骤应该是： 1，首先关闭数据库（shutdown normal） 2，拷贝相关文件到安全区域（利用操作系统命令拷贝数据库的所有的数据文件、日志文件、控制文件、参数文件...这一备份是整个备份的基础,因为该备份提供了一个所有数据库文件的拷贝。...归档方式下数据库的恢复要求从全备份到失败点所有的日志都要完好无缺。...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。
备份策略 保留和删除备份数据 …… 冷备份和热备份区别： 对于oracle数据库只有物理备份和逻辑备份 物理备份：是将实际组成数据库的操作系统文件从一处拷贝到另一处的备份过程，通常是从磁盘到磁带 逻辑备份...：是利用SQL语言从数据库中抽取数据并存于二进制文件的过程。...，超出了恢复文件数的限制，那么就会出现backup失败。...从备份文件中恢复数据库文件 先使用restore命令从备份集中拷贝数据库文件到oradata文件夹下（数据库存放数据文件的地方）。...Rman增量备份 使用Rman 全备份以及增量备份 附： 关于数据文件的状态信息（online or offline等等），可以参见v$datafile视图。
术语"部分"指文件中与upsert相关的数据页。一般场景中只需要更新一小部分文件，而大部分数据页都可以被跳过。...相比之下，读时合并会创建增量更新文件，并由读取器(reader)进行合并。 下图给出了一个数据表更新单个字段的例子。从逻辑的角度看，对User ID1的email字段进行了更新，其他字段都没变。...从物理角度看，表数据存储在磁盘中的单独文件中，大多数情况下，这些文件会基于时间或其他分区机制进行分组(分区)。...图1：表upsert的逻辑和物理文件视角 使用Apache Hudi构建大型事务数据湖一文中提到，一些表更新可能会涉及到90%的文件，进而导致重写数据湖中的特定大型表中约100TB的数据。...我们将该过程称为"拷贝&更新"。下图描述了更多细节： 图4：Parquet文件中的新写时复制 性能测试 我们使用传统的TPC-DS 数据方式测试比较了新的写时复制的性能。
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