在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
译自:Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求?数据湖包括哪些组件和功能?
随着存储表格式 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 的发展,越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其 Lakehouse,以用于许多用例,例如增量摄取。但当数据量增加时,更新插入的速度有时仍然是一个问题。
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言,读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外,读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi,以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文,读者应该对Apache Hudi有扎实的理解,并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/,代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算,K12 直播课产品作业帮直播课,素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等,以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统,持续赋能更多素质教育产品,不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台,主要负责建设公司级数仓,向各个产品线提供面向业务主题的数据信息,如留存率、到课率、活跃人数等,提高运营决策效率和质量。
刚刚结束的Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。
介绍 一开始,规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。并非所有这些都需要在第一天回答,有些可能通过反复试验来确定。构建数据湖没有明确的指南,每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中,我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性,但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导,涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖。 数据湖规划
随着 Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
随着移动互联网,物联网技术的发展,数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展,即 BI 到 AI 的转变。
新粉请关注我的公众号 Delta Lake 2.0 正式发布了。网易的大数据产品也没闲着,这就搞了点事情:从Delta 2.0开始聊聊我们需要怎样的数据湖。 这篇文章的内容很多,大家有需要的可以自己读读,肯定有收获。我就不展开一一分析了。 今天的重点是看看这篇文章网易是如何打脸Databricks的。 这是Databricks在官宣要发布Delta Lake 2.0的讲座的时候的一张PPT。网易的文章也引用了。简单来说就是Delta Lake 2.0快,Iceberg Hudi都是渣渣。 这个测试是第三方
就在本周一,大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资,对公司的估值为280亿美元。作为同类公司,之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧,此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注?正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到,“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。DataBricks在其商业版里面提供这样的功能已经有一段时日了。对我来说Delta Lake就是久闻大名,但是不知道庐山真面目。
Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。时间旅行有很多用例,包括:
原文链接:批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
zcat tools.txt.gz 查看压缩文件【tools.txt.gz】内容
数据湖是目前比较热的一个概念,许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前,搞清楚什么是数据湖,明确一个数据湖项目的基本组成,进而设计数据湖的基本架构,对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖?有不同的定义。
Lakehouse最早由Databricks公司提出,其可作为低成本、直接访问云存储并提供传统DBMS管系统性能和ACID事务、版本、审计、索引、缓存、查询优化的数据管理系统,Lakehouse结合数据湖和数据仓库的优点:包括数据湖的低成本存储和开放数据格式访问,数据仓库强大的管理和优化能力。Delta Lake,Apache Hudi和Apache Iceberg是三种构建Lakehouse的技术。
tar(tape archive)是一种常见的 Linux 打包工具,它主要用于将多个文件和目录打包成单个文件。tar 不会压缩文件,只是将文件集合在一起,以方便传输或备份。它的特点包括:
在 Linux 系统中,打包和压缩文件是常见的操作。不同的打包类型适用于不同的用途和需求。本文将详细介绍 5 种常见的 Linux 打包类型,包括tar、gzip、bzip2、zip 和 7z,以及它们的特点、使用方法和适用场景。
数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。
17,18是计算引擎火热的两年,19年已然是红海了。计算引擎中的王者是Spark,综合指标最好,生态也好,当其他引擎还在ETL,交互查询,流上厮杀时,Spark已经在AI领域越走越远。
Delta Lake肯定不是第一个数据湖产品。对于存储这块,CarbonData也一直有雄心。不过今天我要重点讲讲Delta Lake 和Hudi的对比。因为Hudi我仅限于基本的浏览了写入和读取相关的代码,理解上算不得成熟,所以这篇文章我加了限定词Alpha版,后续可能会Alpha01....Beta,当然最后肯定是没有标记,那就表示我觉得我的理解差不多了,文章可能定型了。
新粉请关注我的公众号 在今年的Data+AI summit上,Databricks宣布了不少东西,其中之一就是2019年同样的Data+AI Summit上开源的Delta Lake,这次宣布开源2.0。 这个2.0按照Databricks的说法,就是把之前藏着的捏着的“高级”功能全部都开源出来了。这也包括了Databricks之前觉得特别重要的Z-Ordering。 Delta Lake这个项目Databricks最开始做的应该是最早的,但是不开源,只是卖钱给付费客户用。 2019年的时候终于开源了。开
对于一列或多列中出现倾斜值的表,可以创建倾斜表(Skewed Tables)来提升性能。比如,表中的key字段所包含的数据中,有50%为字符串”1“,那么这种就属于明显的倾斜现象;于是在对key字段进行处理时,倾斜数据会消耗较多的时间。
3月14日消息,据Tomshardware报道,YouTube平台上的一位博主@ErdiÖzüağ 分享了高通公司即将推出的Snapdragon X Elite在与英特尔公司的Meteor Lake处理器在运行Windows系统下的性能对比,显示Snapdragon X Elite X1E80100在多项基准测试中都击败了英特尔Core Ultra 7 155H。
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
2、压缩后的文件太大,需要将cm-11.tar.gz分割成N个指定大小的文件,怎么办?一条命令搞定
在“后渗透测试阶段”中,假设当我们获取到了服务器的权限后,此服务器中没有压缩工具,但又需要将一个文件传输至本地计算机中查看,此时我们会用到文件打包、文件传输等技术。简单来说“文件传输技术”就是在目标服务器中获取的信息传递出来的一系列技术。下面介绍一下常见的几种案例。
tar命令可以用来压缩打包单文件、多个文件、单个目录、多个目录。 常用格式: 单个文件压缩打包 tar czvf my.tar file1 多个文件压缩打包 tar czvf my.tar file1 file2,... 单个目录压缩打包 tar czvf my.tar dir1 多个目录压缩打包 tar czvf my.tar dir1 dir2 解包至当前目录:tar xzvf my.tar
Acrobat 软件是 Adobe 公司出品的一款 PDF 文档编辑器。它的主要功能包括查看和编辑 PDF 文件、添加注释、签名、压缩、合并等常见的 PDF 操作,以及 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)功能等。下面将详细介绍 Acrobat 软件的特色功能和使用方法。
该文是 [Delta Lake 数据源](https://docs.byzer.org/#/byzer-lang/zh-cn/datasource/dw/delta_lake) 一个补充。
例如使用『 tar -zcvfP tfile sfile』就是错误的写法,要写成
笔者认为,在研究一个开源项目的之前,看看起依赖管理的文件,比如说 Maven 的 pom.xml 文件,或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
简介: 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析,为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
我们都知道如何上传单个文件,但如果有大量文件或大量数据,这就扎心了,可能会变得单调。因此目前想到一种办法,将文件压缩成zip包,然后再解压到工作目录
当你使用Spark对hive表进行Overwrite的时候,基本流程是删除metastore的表信息,删除数据,写_temp目录,移动_temp目录数据,最后写入表信息(我描述的这个流程不一定完全对,熟悉hive的大大欢迎指正)。这个过程可能很漫长,比如我们就遇到了当时spark进程正在写_temp目录数据,结果就这个时候Spark被异常杀死。当Spark进程启动后再次尝试时,就会报错:
今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 的演讲内容。这位是 Apache Spark 的 committer 和 PMC 成员,也是 Spark SQL 的最初创建者,目前领导 Databricks 团队,设计和构建 Structured Streaming 和 Databricks Delta,技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。
Delta Lake 现阶段判定一条数据是不是已经存在是比较暴力的,直接做一次全表join(如果有分区会好点)。这样可以得到待更新记录所在的文件路径。在特定场景,这个开销会非常大。上次和一位朋友聊天,他对这个点也"耿耿于怀"。 尤其是做MySQL表同步的时候,通常是没有分区的,这就意味着每次都有一次全表扫描。
作者 | Thoughtworks 策划 | Tina 技术雷达是 Thoughtworks 每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的,我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表我们对其作出的成熟度评估。经过半年的追踪与沉淀,Thoughtworks TAB(Thoughtworks 技术咨询委员会)根据我们在多个行业中的实践案例,为技术者产出了第 27 期技术雷达。对百余个技术条目进行分析,阐述它们目前的成熟度,并提供了相应的技
今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 这个项目,关于这个项目的背景我就不赘述了,砖厂官网有很多介绍,包括项目的 Github 地址,大家可以上去看看,我也打算测一下,并且研究一下源代码,所以今天开始写一些探索这个项目的学习笔记。
Windows 系统上使用 “.zip”格式压缩文件,其实“.zip”格式文件是 Windows 和 Linux 系统都通用的压缩文件类型,属于几种主流的压缩格式(zip、rar等)之一,是一种相当简单的分别压缩每个文件的存储格式,
浪尖在deltalake第一讲的时候说过,它支持数据版本管理和时间旅行:提供了数据快照,使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重新计算。
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