增量管道 今天的大多数数据工程师都觉得他们必须在流式处理和老式批处理 ETL 管道之间做出选择。Apache Hudi 开创了一种称为增量管道的新范例。...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。...基本思想是当您的数据开始演变，或者您只是没有从当前分区方案中获得所需的性能价值时，分区演变允许您更新分区以获取新数据而无需重写数据。...当你进化你的分区时，旧数据会留在旧的分区方案中，只有新数据会随着你的进化而分区。如果用户不了解演化历史，则以多种方式分区的表会将复杂性推给用户，并且无法保证一致的性能。...Iceberg 诞生于 Netflix，旨在解决文件列表等云存储规模问题。Delta 诞生于 Databricks，它在使用 Databricks Spark 运行时具有深度集成和加速功能。
表类型 它是如何运作的 何时使用它 COW 将数据添加到表中时，将为每个具有传入数据的文件组创建新的文件切片（对于插入，将创建新文件组）。...注意：使用不可变分区键 - 对于较旧的 Hudi 版本（1.0.X 之前） 在Hudi（1.0.0之前的版本，较新版本的Hudi解决了这个问题）和Delta Lake中，每个新分区都被写入数据湖中的一个文件夹...创建这些分区后，它们就不可更改。可以添加新分区 - 并将作为新分区目录添加到表中。假设有一个按项目类别代码分区的表。...如果代表冬季夹克的代码更新，例如从“1XY”（旧代码）到“WNTJ”（新代码），旧分区的名称将不会更改，而是将为任何新到达的数据创建一个新分区，其中包含命名为“WNTJ”，数据将被损坏，因为一半冬季夹克数据将存储在...清理 所有 Lakehouse 表格式都需要清理旧文件版本。当对表执行新的写入（“提交”）时，通常会为这些写入生成一个新的文件组。当这种情况发生时，这个新的提交就会出现在时间线中。
事实上，这种需求是广泛存在的，例如由于程序问题，导致错误地写入一些数据到文件系统，现在业务方想要把这些数据纠正过来；线上的MySQL binlog不断地导入update/delete增量更新到下游数据湖中...第四、频繁地数据导入会在文件系统上产生大量的小文件，导致文件系统不堪重负，尤其是HDFS这种对文件数有限制的文件系统。 所以，在Databricks看来，以下四个点是数据湖必备的。 ?...如上图所示，ETL任务每隔30分钟定期地把增量更新数据同步到分析表中，全部改写已存在的全量旧数据文件，导致数据延迟和资源消耗都很高。...此外，在数据湖的下游，还存在流式作业会增量地消费新写入的数据，数据湖的流式消费对他们来说也是必备的功能。...，目前来看只有Hive没有太考虑这方面的设计；文件格式指的是在不依赖数据湖工具的情况下，是否能读取和分析文件数据，这就要求数据湖不额外设计自己的文件格式，统一用开源的parquet和avro等格式。
事实上，这种需求是广泛存在的，例如由于程序问题，导致错误地写入一些数据到文件系统，现在业务方想要把这些数据纠正过来；线上的 MySQL binlog 不断地导入 update/delete 增量更新到下游数据湖中...第四、频繁地数据导入会在文件系统上产生大量的小文件，导致文件系统不堪重负，尤其是 HDFS 这种对文件数有限制的文件系统。 所以，在 Databricks 看来，以下四个点是数据湖必备的。...如上图所示，ETL 任务每隔 30 分钟定期地把增量更新数据同步到分析表中，全部改写已存在的全量旧数据文件，导致数据延迟和资源消耗都很高。...此外，在数据湖的下游，还存在流式作业会增量地消费新写入的数据，数据湖的流式消费对他们来说也是必备的功能。...S3 这样廉价存储上，目前来看只有 Hive 没有太考虑这方面的设计；文件格式指的是在不依赖数据湖工具的情况下，是否能读取和分析文件数据，这就要求数据湖不额外设计自己的文件格式，统一用开源的 parquet
基于 Hive 的数仓或者传统的文件存储格式（比如 parquet / ORC），都存在一些难以解决的问题： 小文件问题； 并发读写问题； 有限的更新支持； 海量元数据（例如分区）导致 metastore...三、Apache Hudi Hudi 是什么 一般来说，我们会将大量数据存储到HDFS/S3，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数据清洗，放入数据仓库的场景。...读优化的列存格式（ROFormat）：仅使用列式文件（parquet）存储数据。在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（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）。...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。
日志压缩 大型数据集上的频繁数据更新可能会导致元数据日志文件激增，因为每次更改都需要新的日志条目。...要获取当前表快照视图，需要扫描最新的快照文件以及任何其他新的增量日志文件，现在这更加优化和高效。 刚刚构建了什么？...对于加载的每个新数据文件，可以生成新的增量索引日志来保存列统计信息记录。当压缩作业运行以整合元数据日志时，它还可以对列索引日志执行压缩以生成快照文件。...乐观地创建或替换数据文件，或删除底层存储上的现有文件。 2. 使用新添加或删除的文件以原子方式更新元数据事务日志，从而生成新的元数据版本。...一种专注于新数据和更新数据的增量方法是必要的，但 HDFS 的不变性带来了挑战。
在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...Apache Spark 3.0对已存在的join hints进行扩展，主要是通过添加新的hints方式来进行的，包括： SHUFFLE_MERGE、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL...此外，该版本还添加了两个新的pandas函数API，map和co-grouped map。...在Databricks，使用量同比增长4倍后，每天使用结构化流处理的记录超过了5万亿条。 ? Apache Spark添加了一个专门的新Spark UI用于查看流jobs。...本文主要参考自Databricks博客和Apache Spark官网，包括不局限于以下文章： 1.https://databricks.com/blog/2020/06/18/introducing-apache-spark
在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...Apache Spark 3.0对已存在的join hints进行扩展，主要是通过添加新的hints方式来进行的，包括： SHUFFLE_MERGE、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL...此外，该版本还添加了两个新的pandas函数API，map和co-grouped map。...7.jpg Apache Spark添加了一个专门的新Spark UI用于查看流jobs。...本文主要参考自Databricks博客和Apache Spark官网，包括不局限于以下文章： 1.https://databricks.com/blog/2020/06/18/introducing-apache-spark
主要是我们对于分区的操作，我们会把分区的信息分为两个地方，HDFS和Metastore，分别存储一份。在这种情况下，如果进行更新操作，就可能会出现一个更新成功而另一个更新失败，会导致数据不可靠。...当然还有一些不同点： Hudi的特性主要是支持快速的更新删除和增量拉取。 Iceberg的特性主要是代码抽象程度高，不绑定任何的Engine。...metastore模式下上层引擎写好一批文件，调用metastore的add partition接口将这些文件添加到某个分区下。 ?...where字段进行文件过滤，很多场景下可以大大减少扫描文件数，提升查询性能 新API模式：存储批流一体 1....Iceberg针对目前的大数量的情况下，可以大大提升ETL任务执行的效率，这主要得益于新Partition模式下不再需要请求NameNode分区信息，同时得益于文件级别统计信息模式下可以过滤很多不满足条件的数据文件
两种不同类型的 Hudi 表之间的权衡不同： Copy on Write Table — 更新专门写入列式 parquet 文件，创建新对象。...有趣的是，查询可以包含或不包含最新的日志文件数据，为用户在数据延迟和查询效率之间进行选择提供了一个有用的旋钮。 有关 Hudi 提供的可调性能权衡的更多信息，请参阅Hudi 编写的性能延迟。...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。...Iceberg Iceberg 表通过在更新期间对元数据文件执行原子交换操作来支持乐观并发 (OCC)。 它的工作方式是每次写入都会创建一个新表“快照”。...在两个进程将提交添加到 Delta 日志文件的情况下，Delta 将“静默无缝地”检查文件更改是否重叠，并在可能的情况下允许两者都成功。
Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。...使用COW存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的parquet文件。更新现有的行将导致重写整个parquet文件（这些parquet文件包含要更新的受影响的行）。...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。...工作负载可能会突然出现模式的峰值/变化（例如，对上游数据库中较旧事务的批量更新导致对DFS上旧分区的大量更新）。...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。
通过使用增量查询而不是快照查询来查询一个或多个输入表，可以大大加速此类数据管道，从而再次导致像上面一样仅处理来自上游表的增量更改，然后upsert或者delete目标派生表。...为此，Hudi提供了索引实现，可以将记录的键快速映射到其所在的文件位置。同样，对于流式输出数据，Hudi通过其特殊列添加并跟踪记录级别的元数据，从而可以提供所有发生变更的精确增量流。...Hudi采用了MVCC设计，压缩操作会将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。 ?...2）在writer中使用一个时间轴缓存，这样只要Spark集群不每次都重启，后续的写操作就不需要列出DFS目录来获取指定分区路径下的文件片列表。...6.2 增量查询 可查看自给定commit/delta commit即时操作以来新写入的数据。有效的提供变更流来启用增量数据管道。
存储效率：通过使用文件大小管理、数据压缩和数据集群等技术优化存储。 这些优化有助于减少存储空间并提高查询性能。数据分区：支持可自定义的数据分区，允许您根据特定属性（例如日期或地区）组织数据。...在查询期间，日志和数据文件被合并以提供一致的数据视图。 这种方法平衡了存储成本和查询性能。图片Schema Evolution：该功能允许在不丢失任何现有数据的情况下更改表模式。...通过此功能，开发人员可以将新字段添加到现有模式中，并在不影响已有数据的情况下进行查询。Compaction：该功能用于压缩Hudi表中的数据。它将多个小文件合并为一个大文件，从而加快查询速度。...Delta Lake：Delta Lake 由 Databricks 开发，构建在 Apache Spark 之上，旨在与 Databricks 平台无缝协作。...这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。将数据分布在多个分区中以改进并行性并减少处理时间。
使用COW存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的parquet文件。更新现有的行将导致重写整个parquet文件（这些parquet文件包含要更新的受影响的行）。...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。...想使操作更为简单（无需压缩等），并且摄取/写入性能仅受parquet文件大小以及受更新影响文件数量限制 工作流很简单，并且不会突然爆发大量更新或插入到较旧的分区。...工作负载可能会突然出现模式的峰值/变化（例如，对上游数据库中较旧事务的批量更新导致对DFS上旧分区的大量更新）。
其关键特性如下： 1.文件管理 Hudi在DFS上将表组织为basepath下的目录结构。表被划分为分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，类似于Hive表。...2.索引 Hudi通过索引机制将给定的HoodieKey（记录键+分区路径）一致地映射到文件id，从而提供高效的upserts。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...增量查询：对于写入时复制表，增量查询提供自给定提交或压缩后写入表的新数据，提供更改流以启用增量数据管道。 读取优化查询：查询查看指定提交/压缩操作后表的最新快照。...该社区由Databricks提供，它拥有一个具有附加功能的商用版本。
总结下来，要做4件事情： 优化查询，目前是基于时间范围来查询，经过评估需要给这个表添加索引 清理数据，表里有两亿数据，但是要清理绝大部分数据。...保证业务的可持续性，每10分钟会做一次统计分析，数据会实时录入系统 把表修改为分区表，把旧数据放入一个分区，新数据放入另一个分区，变更之后删除就分区即可 梳理需求优先级 如此一来，给这个表添加索引就是亟待解决的关键问题...有了这个物化视图，缓存增量数据就有了基本保证，所以我们还需要两个辅助的表，一个是serverlog_par_old，这是个分区表，只保留一个分区，里面会存放物化视图里查到的刷新数据，另外一个是serverlog_host...这个时候其实有三种类别的数据处理需要考虑，第一类是旧数据，也可以理解为冷数据，第二类是增量数据，比如指定近一个月的数据需要保留，那么这个时间范围内的数据就是增量数据，第三类是实时数据，数据会实时录入系统...或者使用show create table来做，当然这个略有些不方面，或者是使用mysqldump --no-date的方式来导出语句也可以。
为此，Hudi提供了索引实现，可以将记录的键快速映射到其所在的文件位置。同样，对于流式输出数据，Hudi通过其特殊列添加并跟踪记录级的元数据，从而可以提供所有发生变更的精确增量流。...具体来说，最新的instant被保存为单个文件，而较旧的instant被存档到时间轴归档文件夹中，以限制writers和queries列出的文件数量。...Hudi采用了MVCC设计，压缩操作会将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收HDFS上的空间。...下图展示了一个分区内的文件结构： 文件版本 一个新的 base commit time 对应一个新的 FileSlice，实际就是一个新的数据版本。...base file （不包含 log file 的 FileSlice），生成新的 FileSlice；如果没有 base file 就新写一个 FileGroup + FileSlice + base
业务同学反馈，数据库中有一个表数据量很大，因为要做一期活动，需要近期的数据，以前的旧数据可以考虑清理。清理多少旧数据呢，差不多是99%的量，数据量有多大呢，差不多两个亿。...保证业务的可持续性，每10分钟会做一次统计分析，数据会实时录入系统 把表修改为分区表，把旧数据放入一个分区，新数据放入另一个分区，变更之后删除就分区即可。...在取消在线重定义的过程中，碰到了10g中的bug,导致abort的过程没有响应，系统CPU消耗很高，最后手工清理，杀掉会话解决。...于是有了这么一个设想，我们创建一个物化视图，然后增量刷新，commit后自动同步，这样一来就是一个影子表的感觉，在新的表上我们可以创建索引，这样查询的效率也可以提高。如下图所示。 ?...里的分区数据和SERVERLOG做交换，这样2个亿的数据就和分区的数据做了交换，然后可以把近期的增量数据通过物化视图的形式插入临时表serverlog_hot里面，最后把数据补入serverlog,这样就是一个完整的数据流了
升级有关不兼容性和破坏性的变更，性能变化以及可能影响Kakfa生产的任何其他变化。 Kafka 2.6.0包含许多重要的新功能。...-9320] - 默认情况下启用TLSv1.3，并禁用某些较旧的协议 [KAFKA-9673] - 有条件地应用SMT [KAFKA-9753] - 向流指标添加任务级活动进程比率 [KAFKA-9756...，避免两次初始化拓扑 [KAFKA-9617] - 更改最大消息字节数时，副本访存器可以将分区标记为失败 [KAFKA-9620] - 任务吊销失败可能会导致剩余不干净的任务 [KAFKA-9623]...worker.unsync.backoff.ms创建僵尸工人的问题 [KAFKA-9851] - 由于连接问题而吊销Connect任务也应清除正在运行的任务 [KAFKA-9854] - 重新认证会导致响应解析不匹配...- 用自动协议替换DescribeLogDirs请求/响应 [KAFKA-9441] - 重构提交逻辑 [KAFKA-9451] - 提交时将消费者组元数据传递给生产者 [KAFKA-9466] - 添加有关新的流
通过添加此配置，旧的相关配置 hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates 现已弃用。当两者都指定时，新配置将优先于旧配置。...如果用户不覆盖此配置，大约每 5 个增量提交（hoodie.compact.inline.max.delta.commits的默认值）会触发 MOR 表的压缩。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...由于新的 schema 处理改进，不再需要从文件中删除分区列。要启用此功能，用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。...Flink 1.17 支持 Flink 1.17 支持新的编译 maven 配置文件 flink1.17，在 Flink Hudi Bundle包 jar 的编译 cmd 中添加配置文件 -Pflink1.17
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