此外当使用实时副本（而不是作为上游的数据库备份）时，在只读副本 I/O 性能方面会出现瓶颈，这会导致快照时间过长，从而导致较大的摄取延迟。...即使采用了诸如通过分区读取并行化 I/O 之类的技术，这种摄取架构也无法在一小时内交付数据。Robinhood 确实需要保持数据湖的低数据新鲜度。...在这里摄取管道不是拍摄快照并将它们作为一个整体转储到 Data Lake，而是以流方式使用 OLTP 数据库的预写日志并将它们摄取到 Data Lake 表中，就像数据库到数据库复制的方式一样。...下图是增量摄取组件 中间更改日志队列允许分离两个阶段之间的关注点，这两个阶段将能够独立运行，并且每个阶段都可以暂停而不影响另一个阶段。...此外，我们需要通过以无锁方式运行并发分区查询以及从数据库备份中获取快照来优化初始快照时间的能力。
想想运行 Spark 作业、在两个存储桶之间移动数据或发送电子邮件。还可以看到相同的结构随着时间的推移而运行： 每列代表一个 DAG 运行。...Airflow 框架包含用于连接许多技术的运算符，并且可以轻松扩展以连接新技术。如果您的工作流具有明确的开始和结束时间，并且定期运行，则可以将其编程为 Airflow DAG。...如果您更喜欢编码而不是点击，Airflow 是适合您的工具。...虽然 CLI 和 REST API 确实允许触发工作流，但 Airflow 并不是为无限运行基于事件的工作流而构建的。Airflow 不是流式处理解决方案。...Kafka 可用于实时摄取和处理，事件数据写入存储位置，并且 Airflow 会定期启动处理一批数据的工作流。 如果您更喜欢单击而不是编码，Airflow 可能不是正确的解决方案。
时间旅行：重现给定时间或快照ID的查询，例如可用于历史审计和错误操作的回滚。 就地表（架构、分区）演进：演进 Iceberg 表架构和分区布局，而不会造成代价高昂的干扰，例如重写表数据或迁移到新表。...在第一部分中，我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋；使用 CDE 摄取和转换数据；并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上的 SQL 和...在 Iceberg 中，这些表管理操作可以以最少的返工来应用，从而减轻数据从业人员在改进表以更好地满足业务需求时的负担。 在管道的第二阶段，我们使用一行代码更改分区方案以包含年份列！...我们可以将表的分区方案从按年分区更改为按年和月列分区。将新数据加载到表中后，所有后续查询都将受益于月列和年列的分区修剪。...在示例工作流中，我们向您展示了如何使用 Cloudera 数据工程 (CDE) 将数据集摄取到Iceberg表中，执行时间旅行和就地分区演化，以及使用 Cloudera 数据仓库应用细粒度访问控制 (FGAC
但是如果我们的业务场景对时延的要求并不是那么的高，比如能接受10分钟左右的延迟，在我们如果有路子可以在HDFS上快速的进行数据摄取和数据准备的基础上，服务层中的Speed Serving就不必要了。...由于迟到数据和事件时间和处理时间（Processing time）的不一致，在数据摄取场景中我们依然需要对老的分区进行必要的更新操作。...Data- Hudi以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据。这块的设计也是插件式的，用户可选择满足下列条件的任意数据格式： 读优化的列存格式（ROFormat）。...取决于一个分区下数据的总量和列存的压缩效果，compaction操作依然能够创建parquet小文件。...这个过程基本上与普通的查询大致相同，只是选取特定时间范围内的文件版本进行读取而不是选最新的，提交时间会最为过滤条件被谓词下推到文件扫描阶段。
为了演示这一点，在本博文中，我们将探讨以下内容： 如何将PostgreSQL（使用TimescaleDB）与Kafka集成以实现高效的数据摄取。...INTO metrics (ts, sensor_id, value) VALUES (CAST(:#ts AS TIMESTAMPTZ), :#sensor_id, :#value)", 此行告诉系统如何将数据从传感器保存到...我们将使用代码模式而不是“查询构建器”模式，因为这允许您编写自己的查询来生成可视化效果。...它可以以最有效的格式摄取和存储数据，使您可以透明地跨行存储和列存储查询它。此转换在后台自动发生，无需额外开销。...这将使您可以专注于您的应用程序，而不是您的数据库。
在这种情况下，写入数据非常昂贵（我们需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交），而读取数据的成本则没有增加。 这种视图有利于读取繁重的分析工作。...写时复制存储的目的是从根本上改善当前管理数据集的方式，通过以下方法来实现 优先支持在文件级原子更新数据，而无需重写整个表/分区 能够只读取更新的部分，而不是进行低效的扫描或搜索 严格控制文件大小来保持出色的查询性能...读时合并存储上的目的是直接在DFS上启用近实时处理，而不是将数据复制到专用系统，后者可能无法处理大数据量。...以下是一些有效管理Hudi数据集存储的方法。 Hudi中的小文件处理功能，可以分析传入的工作负载并将插入内容分配到现有文件组中，而不是创建新文件组。新文件组会生成小文件。...（通过增量拉取而不是完全扫描来加快查询速度）。
源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...当我们调研市场上的数据工程工具/产品时，我们可以轻松找到大量工具。我们计划利用 AWS 云和开源项目构建内部解决方案，而不是购买第三方许可工具。 让我们更深入地了解上述平台中使用的组件。...CSV 或 JSON 数据等不可变数据集也被转换为列格式（parquet）并存储在该区域中。该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5....基于 CDC 还解决了数据量大增长的问题，因为我们开始以最大分钟间隔迁移，而不是每小时间隔数据。 4. 使用Apache Hudi HUDI 提供内置功能来支持开放数据湖。...工作流程编排 任何数据平台都需要调度能力来运行批处理数据管道。由于我们已经在之前的平台中使用 Airflow 进行工作流编排，因此我们继续使用相同的编排工具。
在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据，但如果把查询频繁的数据放在一起时，查询引擎的性能会更好，大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能，以解决未优化的数据布局的限制。...用户可以将该配置设置为0以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被"填充"到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。...此外还有一个选项可以限制组大小，以改善并行性并避免混排大量数据。•最后将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。...用户始终使用会话谓词查询数据，单个会话的数据会分布在多个数据文件中，因为数据摄取会根据到达时间对数据进行分组。...我们希望大型表能够大幅度提高速度，与上面的示例不同，查询运行时间几乎完全由实际I/O而不是查询计划决定。 4.
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。...2.1 面向分析师的表/OLAP（按 created_date 分区） 在 Hudi 中，我们需要指定分区列和主键列，以便 Hudi 可以为我们处理更新和删除。...这里要注意的重要信息是增量查询基于提交时间线，而不依赖于数据记录中存在的实际更新/创建日期信息。...• 历史数据重新摄取：在每个常规增量 D-1 拉取中，我们期望仅在 D-1 上更新的记录作为输出。...对于大数据量，每天大约 2 亿条记录，这种方法要么运行缓慢，要么因 OOM 而失败。因此，为了解决更新日期分区的数据重复挑战，我们提出了一种全新的重复数据删除策略，该策略也具有很高的性能。 3.
对数据进行分区：在像InfluxDB这样的大型数据库中，对数据进行分区有很多好处。摄取器负责分区作业，目前它在“时间”列上按天对数据进行分区。...如果摄取数据没有时间列，则摄取路由器会隐式添加该列并将其值设置为数据加载时间。重复数据删除：在时间序列用例中，经常会看到相同的数据被多次摄取，因此 InfluxDB 3.0 执行重复数据删除过程。...与摄取器类似，查询器使用与上述相同的多列排序合并运算符来执行重复数据删除作业。与为摄取构建的计划不同，这些运算符只是为执行查询而构建的更大、更复杂的查询计划的一部分。...这可确保数据在重复数据删除后流经计划的其余部分。值得注意的是，即使使用先进的多列排序合并运算符，其执行成本也不是微不足道的。查询器进一步优化计划，仅对可能发生重复的重叠文件进行去重。...上面简要描述的查询器任务的详细设计和实现值得他们自己的博客文章。图3：数据查询数据压缩如“数据摄取”部分所述，为了减少摄取延迟，摄取器处理并保存到每个文件中的数据量非常小。
摄取路径 Hudi是一个Spark库，目的是作为流摄取作业运行，并以小批量(通常是一到两分钟的顺序)摄取数据。...然而，根据延迟需求和资源协商时间，摄取作业也可以使用Apache Oozie或Apache airflow作为计划任务运行。...如果摄取作业成功，则在Hudi元时间轴中记录一次提交，这将自动地将inflight文件重命名为提交文件，并写出关于分区和创建的fileId版本的详细信息。...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。这最终会在下一次的摄取迭代中自动修正，因为对分区的插入被打包为对现有小文件的更新。...这过程以同样的方式作为一个正常查询,除了特定的文件版本,查询时间范围内而不是最新版本,和一个额外的谓词的提交时间推到文件扫描检索只在请求的持续时间改变的记录。
Spark 中的惰性文件索引 Hudi 在 Spark 中的文件索引默认切换为惰性列出：这意味着它只会列出查询请求的分区（即，在分区修剪之后），而不是在此版本之前总是列出整个表。...文件索引将“优雅地回归”以假定表未分区并仅牺牲分区修剪，但将能够像表未分区一样处理查询（因此可能导致性能损失），而不是失败 查询。...从现在开始，默认情况下，使用输入并行性而不是shuffle并行性 (hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism) 来写入数据，以匹配默认的 parquet 写入行为。...时间线时刻处于待定状态，而 ckp 消息未启动（用于启动新时刻）。...，如表名、数据库、所有者； 以及时间线的元数据，如提交瞬间、动作、状态等。
最好事先了解您可以做什么和不可以做什么，而不是根据一些热情的任意供应商信息继续使用最终无法满足您期望的解决方案。 Kafka 是为什么而设计的？...例如，复制因子越高，您的设置对数据丢失的弹性就越大。但是，制作这些额外的副本需要时间并且会影响吞吐量。 可靠性与可用磁盘空间。由于复制而产生的额外副本耗尽了原本用于存储事件的磁盘空间。...相反，最好在设计 Kafka 设置时考虑 Kafka 的分区设计，而不是依赖于事件的全局排序。 如何调整主题大小？或者：主题的“正确”分区数是多少？...但是，由于散列的工作方式，简单地增加分区数量意味着您将丢失“具有相同键的事件进入相同分区”这一事实。...如何将 Kafka 与 Flume 结合以摄取到 HDFS？
这些框架使工作流能够自动执行，并且可重复执行，例如仅更改输入参数就可以重新训练模型，具有在组件之间传递数据的能力以及指定基于事件触发工作流的能力（例如 在一天的特定时间，新数据到达时或模型性能降到给定水平以下时...特征存储使特征管道能够缓存特征数据以供许多下游模型训练管线使用，从而减少了创建/回填特征的时间。特征组通常一起计算，并具有自己的摄取节奏，请参见上图。...可以使用流应用程序每隔几秒钟实时更新在线特征存储中的特征，而批处理特征可以每小时，每天，每周或每月更新。 在实践中，特征管道是数据管道，该管道的输出是经过清理、验证和特征化的数据。...还可以进一步检查以确保列的值是唯一的，而不是null，以确保其描述性统计信息在一定范围内。...每当运行特征管道时，都会在Hudi数据集中创建一个新的提交。这样我们可以跟踪和查询对特征存储中特征组的不同提交，并监视随时间变化的摄取数据统计信息的变化。 6. 从特征存储开始的模型训练管道 ?
详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案，以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间，基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。...公司业务基本上都在 AWS 上，服务器的原始日志以文件形式上传至 S3，按日分区；目前的作业用 Airflow 调度到 EMR 上运行，生成 Hive 日表，数据存储在 S3。...这里 Flink 其实利用的 S3 的 Multi Part Upload (MPU) 的功能，即每次 checkpoint Flink 也是把当前 checkpoint 攒下来的数据上传至 S3，但输出的不是文件...输出的文件数比批作业输出的文件数有所增加，增加 50% 左右。这是流式处理于批处理的劣势，流式处理需要在时间到达时就输出一个文件，而此时文件大小未必达到预期。...( ) 函数里面输出给下游 (下游会保存到 state) 吗?
无服务器托管正是现阶段寻找的，即使该产品不是开源的，那是因为我们的诉求是可以在存储和查询性能方面进行扩展，而不需要专门的运维。...摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...在我个人看来 Uber 数据平台团队开源的产品 OpenMetadata[31] 在这个领域采取了正确的方法。通过专注于提供水平元数据产品，而不是仅仅成为架构中的一部分，它使集中式元数据存储成为可能。...在集成编排工具时还应该考虑如何触发管道/工作流，Airflow 支持基于事件的触发器（通过传感器[40]），但问题很快就会出现，使您仅仅因为该工具而适应您的需求，而不是让该工具帮助您满足您的需求。
Datasource相当于关系型数据库中的表 Datasource会按照时间来分片(类似于HBase⾥里里的Region和Kudu⾥的tablet)，每⼀个时间分⽚被称为chunk chunk并不是直接存储单元...，为了进⼀步加速对聚合之后数据的查询，Druid会建立位图索引： 位图索引 上⾯的位图索引不是针对列⽽是针对列的值，记录了列的值在数据的哪⼀行出现过，第一列是具体列的值，后续列标识该列的值在某⼀⾏是否出现过...3.3 摄取规则 Druid⽀持批量数据摄⼊和实时流数据摄入两种数据摄⼊方式，⽆论是哪种⽅式都得指定⼀个摄取规则⽂文件（Ingestion Spec)定义摄取的详细规则(类似于Flume采集数据都得指定...数据摄取时type可指定为index、index_hadoop、kafka这三种，然后可以尝试通过本地、HDFS、Kafka准备数据源，准备好数据摄取规则文件。 4....元数据的查询，主要不是基于业务的查询，而是对当前表的属性，或者是定义列的类型这一类属性的查询，比如xxx表中"country"是什么类型的数据，xxx表收集数据起止时间，或者当前分段的版本是什么之类的信息
如果你对上面的各种数据类型，数据库不是非常了解的话，那么我们建议你进行一些搜索来了解相关的一些定义和提供的功能。...这样的设计极大的提高了部分列查询场景性能。另外，每一列数据都针对特定数据类型做了优化存储，从而能够支持快速扫描和聚合。...实时或者批量数据处理（Realtime or batch ingestion） Druid 可以实时（已经被导入和摄取的数据可立即用于查询）导入摄取数据库或批量导入摄取数据。...基于时间的分区（Time-based partitioning） Druid 首先按时间对数据进行分区，同时也可以根据其他字段进行分区。...这意味着基于时间的查询将仅访问与查询时间范围匹配的分区，这将大大提高基于时间的数据处理性能。
通过这种方式，所有Apache域在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。 Column HBase 中的列由一个列族和一个列限定符组成，它们由一个:(冒号)字符分隔。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...用于大数据集的 OLAP 查询。Druid 通常用作支持实时摄取、快速查询性能和高正常运行时间的用例的数据库。...实时或批量摄取：德鲁依可以实时或者批量的获取数据。 自愈，自平衡，操作方便：作为操作员，要减小或扩展集群，只需添加或删除服务器，集群就会在后台自动地重新平衡自己，而不会有任何停机时间。...快速过滤索引：Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引，支持跨多列的快速过滤和搜索。 基于时间的分区：德鲁依首先按时间分区数据，并且可以根据其他字段进行分区。
此自动文件大小调整过程在每个摄取周期中发生，有助于维护大小合适的文件，并防止随着时间的推移积累小而低效的文件。最重要的是除了设置所需的阈值外，此过程不需要用户干预。...内联集群通常作为常规摄取管道的一部分进行，这意味着在聚簇完成之前，无法进行下一轮摄取。另一方面，异步聚簇允许 Hudi 优化数据布局，而不会阻止正在进行的数据摄取。...随着数据的不断写入、更新和删除，较旧的文件版本和元数据往往会随着时间的推移而累积。这可能会导致严重的存储空间膨胀和较长的文件列出时间，从而对查询性能产生负面影响。...为了获得更大的灵活性，用户可以使用 hoodie.clean.max.commits 配置设置来调整清理频率，允许清理进程在指定数量的提交后运行，而不是在每次提交后运行。...• 基于提交的清理：保留一定数量的提交（例如，最后 10 个）。 • 基于时间的清理：删除已超过指定期限（以小时为单位）的文件，确保仅保留最近的数据。
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