{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql....{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel...电影被评分的次数 更新时间 * movie_id、title、rating_num、 update_time */ object MetricsAppMain { // 文件路径....master(master) .config("spark.sql.shuffle.partitions", "2") .getOrCreate() } /** * 读取...CSV格式文本文件数据，封装到DataFrame数据集 */ def readCsvFile(spark: SparkSession, path: String, verbose: Boolean
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...• 没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 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。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...配置更新 对于 MOR 表，hoodie.datasource.write.precombine.field写入和读取都需要。
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 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。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...Spark 或 Utilities 包在运行时不再需要额外spark-avro的包；可以删除--package org.apache.spark:spark-avro_2.1*:*选项。
在云存储系统（如S3、GCS、ADLS）上构建数据湖仓，并将数据存储在开放格式中，提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。...这三个项目都在 Apache Parquet 文件之上提供了一个特殊的元数据层。...Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...全向意味着您可以从任一格式转换为其他任一格式，您可以在任何需要的组合中循环或轮流使用它们，性能开销很小，因为从不复制或重新写入数据，只写入少量元数据。...这个通用模型可以解释和转换包括从模式、分区信息到文件元数据（如列级统计信息、行数和大小）在内的所有信息。除此之外，还有源和目标层的接口，使得其能转入，或从这个模型转出。
Spring Batch 4.2 的发行版主要增强了下面的改进： 使用 Micrometer 来支持批量指标（batch metrics） 支持从 Apache Kafka topics 读取/写入（reading.../writing） 数据 支持从 Apache Avro 资源中读取/写入（reading/writing） 数据 改进支持文档 使用 Micrometer 的批量指标 本发行版本介绍了可以让你通过使用...在默认的情况下，Spring Batch 将会收集相关批量指标（包括，作业时间，步骤的时间，读取和写入的项目，以及其他的相关信息），和将这些指标通过 spring.batch 前缀（prefix）注册到...Apache Kafka item 读取/写入 本发行版本添加了一个新的 KafkaItemReader 和 KafkaItemWriter ，用来从 Kafka 的 topics 中读取和写入。...Apache Avro item 读取/写入 本发行版本添加了一个新的 AvroItemReader 和 AvroItemWriter，用来从 Avro 资源中读取和写入。
我们需要确保从 Topic 读取数据时使用的序列化格式与写入 Topic 的序列化格式相同，否则就会出现错误。...从数据源读取数据或将数据写入外部数据存储的格式不需要与 Kafka 消息的序列化格式一样。...当你尝试使用 Avro Converter 从非 Avro Topic 读取数据时，就会发生这种情况。...将 Schema 应用于没有 Schema 的消息 很多时候，Kafka Connect 会从已经存在 Schema 的地方引入数据，并使用合适的序列化格式（例如，Avro）来保留这些 Schema。...或许你正在使用 FileSourceConnector 从普通文件中读取数据（不建议用于生产环境中，但可用于 PoC），或者正在使用 REST Connector 从 REST 端点提取数据。
类似于书末的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，可以快速定位所需的记录，而无需从存储中读取不必要的数据。...未来我们计划通过日志压缩服务[11]来增加 MOR 表的更新，这可以进一步减少写入放大。 2.3 快速查找 为了提高读写性能，处理层需要点查找以从元数据表中的文件中找到必要的条目。...这可以大大提高查询性能，因为不匹配的文件会被过滤掉，而不会从文件系统中读取，还可以减少文件系统的 I/O 负担。...该索引对记录键的最小值和最大值采用基于范围的修剪，并使用基于布隆过滤器的查找来标记传入记录。对于大型表，这涉及读取所有匹配数据文件的页脚以进行布隆过滤器，这在整个数据集随机更新的情况下可能会很昂贵。...根据我们对包含 100k 个文件的 Hudi 表的分析，与从单个数据文件页脚读取相比，从元数据表中的 bloom_filter 分区读取布隆过滤器的速度要快 3 倍。
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。...目前正在进行工作，包括支持增量读取、读取时合并（Merge-on-Read，MoR）读取、Hudi 1.0支持以及将数据写入Hudi表。...通过检查Avro格式的清理请求文件，Gatsby提供了关于数据结构的见解，并通过一个自定义脚本来加载和分析这些文件，提供了实用的解决方案。...项目更新 https://github.com/apache/hudi/pull/10949 新的 PR 已合并，将默认的 payload 类型从当前的 OVERWRITE_LATEST 更改为 HOODIE_AVRO_DEFAULT.../ [7] Apache Hudi: 加载 Hudi Cleaner’s AVRO 内容: https://medium.com/@life-is-short-so-enjoy-it/apache-hudi-load-hudi-cleaners-avro-content-a12d5dd911fe
源读取器 源读取器是 Hudi 数据处理中的第一个也是最重要的模块，用于从上游读取数据。Hudi 提供支持类，可以从本地文件（如 JSON、Avro 和 Kafka 流）读取。...在我们的数据管道中，CDC 事件以 Avro 格式生成到 Kafka。我们扩展了源类以添加来自 Kafka 的增量读取，每次读取一个特定的编号。...• 列标准化：将所有列名转换为蛇形大小写并展平任何嵌套列。 键生成器 Hudi 中的每一行都使用一组键表示，以提供行级别的更新和删除。...• 提交开始：摄取从在云存储中创建的“ .commit_requested”文件开始。 • 提交飞行：一旦处理完所有转换后开始写入过程，就会创建一个“ .commit_inflight”文件。...为此，每次有新插入时，Hudi writer 会识别是否有任何小文件并向它们添加新插入，而不是写入新文件。
具体来说，该版本引入了 Hudi 存储抽象 HoodieStorage ，它提供了所有 I/O API 来读取和写入存储上的文件和目录，例如 open 、 read 等。...API的现有读取器和写入器逻辑。...这些旨在包含有关如何在 StreamSync 的下一轮同步中从源使用数据并写入（例如，并行性）的详细信息。这允许用户控制源读取和数据写入目标 Hudi 表的行为和性能。...使用元数据表进行 BigQuery 同步优化 现在如果启用了元数据表，BigQuery Sync 会从元数据表加载一次所有分区，以提高文件列表性能。...其他功能和改进 Schema异常分类 该版本引入了 schema 相关异常的分类 (HUDI-7486[13])，以便用户轻松了解根本原因，包括由于非法 schema 将记录从 Avro 转换为 Spark
Apache Avro是一个数据序列化系统。具有如下基本特性： 丰富的数据结构。 一种紧凑、快速的二进制数据格式。 一个容器文件，用于存储持久数据。 远程过程调用 (RPC)。...代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现 RPC 协议。 代码生成作为一种可选的优化，只值得为静态类型语言实现。 模式（schema） Avro 依赖于模式。...读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。...当 Avro 数据存储在文件中时，它的模式也随之存储，以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式，这很容易解决，因为两种模式都存在。...让我们回顾与上一节相同的示例，但不使用代码生成：我们将创建一些用户，将它们序列化为磁盘上的数据文件，然后读回文件并反序列化用户对象。
此外，Metaserver 通过 Hudi Spark 包支持 Spark 写入器和读取器。...Proto Kafka Source Deltastreamer 已经支持使用 JSON 和 Avro 格式从 Kafka 中一次性摄取新事件。...GCS Incremental Source 沿着 S3 事件源的路线，我们现在有一种可靠且快速的方法来通过 GcsEventsHoodieIncrSource 从 Google Cloud Storage...多个writer写入的早期冲突检查 Hudi提供乐观并发控制（OCC），允许多个写入者在没有重叠数据文件写入的情况下，并发写入并原子提交到Hudi表，保证数据的一致性、完整性和正确性。...用户还可以实现此接口 org.apache.hudi.utilities.schema.SchemaRegistryProvider.SchemaConverter 以提供从原始模式到 AVRO 的自定义转换
介绍 在Apache Hudi中，Hudi的一条数据使用HoodieRecord这个类表示，其中包含了hoodie的主键，record的分区文件位置，还有今天本文的关键，payload。...注意：在这个过程中，shuffle/写入文件/磁盘spill的时候，都需要保证数据是已经被序列化过的格式。 4....时，两条从log中读取的payload合并时用到3.MOR表使用RT视图读取时 而combineAndGetUpdateValue 则定义了写入数据和baseFile中的数据（这里已经被转化成avro的行存格式...如果发生序列化后的传输，同时又没有使用schema可以序列化的版本（avro 1.8.2中 schema是不可序列化的对象），那么可以从方法中传递的properties中传递的信息构建schema。...，第三次是写入文件时序列化。
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方...event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers(头信息)信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。 2....kafka topic中； With Flume sink, but no source： 提供低延迟、高容错的方式将Fluem event从kafka中写入其他sink，例如：HDFS,HBase或者...Flume source messages to Kafka can be parsed outside of Flume by using org.apache.flume.source.avro.AvroFlumeEvent...: 我们需要读取目录：/home/usr/tomcat-test/logs下日志文件; flume连接到kafka的地址是 192.168.100.105:9092，注意不要配置出错了； flume会将采集后的内容输出到
本文将深入探索Apache Flume的技术原理和核心组件，并通过代码实例展示其在实际应用中的使用方法。...二、Flume的核心组件 2.1 Source（数据源） Flume的数据源是指数据采集的起点，它负责从外部数据源读取数据并将其传递给Flume的通道。...HDFS Sink将数据写入Hadoop分布式文件系统，Hive Sink将数据写入Hive表，Elasticsearch Sink将数据写入Elasticsearch索引。...Agent从数据源接收数据，将其转换为Event并传递给通道，然后Sink从通道中获取Event并将其发送到目的地。Event是Flume中的基本数据单元，它包含了原始数据以及相关的元数据。...，可以启动一个Flume Agent，监听44444端口接收Avro格式的数据，并将数据写入到HDFS的指定路径中。
当Avro数据存储到文件中时，它的模式也随之存储，这样任何程序都可以对文件进行处理。如果读取数据时使用的模式与写入数据时使用的模式不同，也很容易解决，因为读取和写入的模式都是已知的。...文件中，其中存储数据的模式放在文件头的元数据中，这样读取的模式即使与写入的模式不同，也可以迅速地读出数据。...假如另一个程序需要获取学生的姓名和电话，只需要定义包含姓名和电话的学生模式，然后用此模式去读取容器文件中的数据即可。 ?...从Apache官网上下载Avro的jar包 ? 2. 定义模式(Schema) 在avro中，它是用Json格式来定义模式的。... userDatumWriter = new SpecificDatumWriter(User.class); // 写入文件[创建一个数据文件写入器,对写入器进行包装
这是Hadoop生态从Google的三篇论文开始的发展历程，现已经发展成为一个生态体系，并还在蓬勃发展中…....译文：模式 AVro 依赖模式。Avro数据的读写操作是很频繁的，而这些操作都需要使用模式。这样就减少写入每个数据资料的开销，使得序列化快速而又轻巧。...当Avro 数据被存储在一个文件中，它的模式也一同被存储。因此，文件可被任何程序处理，如果程序需要以不同的模式读取数据，这就很容易被解决，因为两模式都是已知的。...数据处理 Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail...从技术角度上来看，Impala之所以能有好的性能，主要有以下几方面的原因。 Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。 省掉了MapReduce作业启动的开销。
使用MOR存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的日志/增量文件，这些文件在内部将数据以avro进行编码。...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。...因此，对此类数据集的所有写入均受avro /日志文件写入性能的限制，其速度比parquet快得多（写入时需要复制）。...COW写入时付出了合并成本，因此，这些突然的更改可能会阻塞摄取，并干扰正常摄取延迟目标。 如果满足以下条件，则选择读时合并（MOR）存储： 希望数据尽快被摄取并尽可能快地可被查询。...Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次上讲，Hudi基于MVCC设计，将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。
数据湖文件格式：适用于云的文件格式，具有面向列、压缩良好并针对分析负载进行了优化。例如 Apache Parquet、ORC 和 Apache Avro格式。 4....数据湖文件格式（Apache Parquet、Avro、ORC） 数据湖文件格式更面向列，并使用附加功能压缩大文件。...它们是上述其中一种开源数据湖文件格式，可优化列存储并高度压缩，数据湖表格式允许直接从数据湖中高效地查询数据，不需要进行转换。数据湖表格式是数据湖文件格式的引擎。...有不同的并发控制，例如保证读取和写入之间的一致性。每种数据湖表格式在此处都有其他实现和功能。 时间旅行，带有事务日志和回滚的审计历史 随着时间的推移，数据湖表格式会版本化存储在数据湖中的大数据。...无论是从流还是批处理中读取都没有关系。开箱即用的 MERGE 语句适用于更改应用于分布式文件的流式传输情况。这些数据湖表格式支持单个 API 和目标接收器。
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