在数据处理领域,数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口,可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率,选择合适的存储格式至关重要。
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中,Hudi可以提供帮助。另外,如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源,那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
前面文章基于Java实现Avro文件读写功能我们说到如何使用java读写avro文件,本文基于上述文章进行扩展,展示flink和spark如何读取avro文件。
1.文档编写目的 Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 是一个丰富的平台,用于构建具有增量数据管道的流式数据湖,具有如下基本特性/能力: Hudi能够摄入(Ingest)和管理(Manage)基于HDFS之上的大型分析数据集,主要目的是高效的减少入库延时。 Hudi基于Spark来对HDFS上的数据进行更新、插入、删除等。 Hudi在HDFS数据集上
在 Node.js 中,文件系统(File System)是一个重要的模块,它提供了许多用于处理文件和目录的功能。通过文件系统模块,我们可以读取、写入、修改、删除文件,以及创建和管理目录等操作。本文将详细介绍 Node.js 文件系统的各种用法和常见场景。
在医疗场景下,涉及到的业务库有几十个,可能有上万张表要做实时入湖,其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现,自由度较高,导致整体上存在非常多的新增列,删除列,改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更,即新增列到尾部的情况,且用户对数据质量要求较高,导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入,这种情况极不利于长期发展,所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg(结合之前推送的Iceberg快速入门,可以更深入的理解),然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践,希望对大家能有所帮助。
你准备好面试了吗?呀,需要Hadoop面试题知识!不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
在上一篇文章中,我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中,我们将深入研究另一个方面——写入流程,以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广,可以做一些数据同步、数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了: mlsql-stream。不过期间遇到个问题,我希望按天进行分区,但是这个分区比较特殊,就是是按接收时间来落地进行分区,而不是记录产生的时间。
在Java编程中,IOException是一种常见的检查型异常,通常在进行文件操作时发生。它表示输入或输出操作失败或中断,例如文件无法读取或写入。正确处理IOException对于确保文件操作的稳定性和正确性至关重要。本文将深入探讨IOException的产生原因,并提供具体的解决方案和最佳实践,帮助开发者更好地理解和解决这个问题。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台,你都需要通过一个生产者向kafka写入数据,通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如,在信用卡交易处理系统中,有一个客户端的应用程序(可能是一个在线商店)在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物,确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态,并将他们存储在数据库中,以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API,开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中,我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka,以及如何处理kafak可能返回的错误。之后,我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后,我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
了解过hudi的新手或者专家都知道,hudi不管是COW还是MOR表,其文件还是存储在hdfs上。因为下来介绍我在学习hudi压缩的一些东西,所以下方就以MOR表文件做下介绍。下方会由浅入深尝试说明压缩计划和压缩策略等等之间的关系。
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。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
Node.js 文件系统(fs 模块)模块中的方法均有异步和同步版本,例如读取文件内容的函数有异步的 fs.readFile() 和同步的 fs.readFileSync()。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分,因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
文件操作是开发过程中并不可少的一部分,作为一名 Node.js 开发工程师更应该熟练掌握fs模块的相关技巧。Node.js 中的 fs 模块是文件操作的封装,它提供了文件读取、写入、更名、删除、遍历目录、链接等 POSIX 文件系统操作。与其它模块不同的是,fs 模块中所有的操作都提供了异步和同步的两个版本,具有 sync 后缀的方法为同步方法,不具有 sync 后缀的方法为异步方法
点赞之后,上一篇传送门: https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
异常是在程序执行期间可能发生的错误事件,并且会中断它的正常流程。异常可能来自不同类型的情况,例如用户输入的错误数据,硬件故障,网络连接故障等。
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。
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下:
Scrub主要是为了检查磁盘数据的静默错误,在英文中被称为:Silent Data Corruption,大家都知道硬盘最核心的使命是正确的读取和写入数据,在读、写失败的情况下及时抛出异常,但是在某些场景下,写入成功,读取的时候才发现数据已经损坏,这就是静默错误,一般静默错误产生原因有这几种:
可以看到,使用上下文管理器,可以让代码更加优雅简洁。当然,上下文的管理器的作用不止于此,它内部的实现机制,能很好的处理代码异常,提升代码的复用性。
当你接收到一个文件之后,你需要将它保存到你的服务器上。在FastAPI中,你可以使用Python的标准库os和shutil来处理文件上传和存储。
读取文件原则上非常简单,但它不是通过FileInfo和DirectoryInfo来完成的,关于FileInfo和DirectoryInfo请参考C# 文件操作系列一,在.Net Framework4.5中可以通过File类来读写文件,在.Net Framework2.0推出之前,读写文件是相当费劲的,但是在.Net Framework2.0推出之后,它对File类进行了扩展,只要编写一行代码,就能对文件进行读写,下面通过一个窗体应用程序来展示文件的读写功能。 一、文件读取 1、通过File类的静态方法Rea
由于项目中引入的两个不同的业务jar包,都包含了同名、同package,方法也基本相同,但是一个类中的一个方法的返回类型不同-方法签名不同,导致项目运行时,抛出java.lang.NoSuchMethodError异常。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是,我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
Scala 的方法可以通过抛出异常的方法的方式来终止相关代码的运行,不必通过返回值。
在python中,内置了文件(file)对象,通过一些内置的方法就可以实现对文件的操作,例如open()方法创建一个文件对象,write()方法向文件写入内容。
package cn.xingoo.learn.commons; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilter.DirectoryFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFilterUtils; import o
这是hudi系列的第一篇文章,先从核心概念,存储的文件格式加深对概念的理解,后续再逐步对使用(spark/flink入hudi,hudi同步hive等)、原理(压缩机制,索引,聚族等)展开分享~
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
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。
首先,delta不存在读写冲突。原因是因为在Delta中写不影响读。那为什么Delta写不影响读呢?很简单,delta能够保持版本,而且版本随着写入不断递增,之前的版本不会有变化。这意味着你读的那一瞬间,后面有什么新写入,你肯定是看不到的,后面有什么删除,也不会对你有影响。
定义了 spark 的输出规则的类。这也许会让你想到 Hadoop Mapreduce 的 OutputFormat,没错,其实他们是一个东西,嗯,完全一样。Spark 本身只是一个计算框架,其输入和输出都是依赖于 Hadoop 的 OutputFormat,但是因为 Spark 本身自带 Hadoop 相关 Jar 包,所以不需要我们额外考虑这些东西,下面我们以saveAsTextFile源码来验证我们的结论
如果在 SpringBoot 项目里使用声明式事务注解 @Transactional, 是不需要在项目启动类上添加 @EnableTransactionManagement 注解的
FileShare 枚举类型主要用于设置多个对象同时访问同一个文件时的访问控制,具体的枚举值如下。
error表示系统级的错误,是java运行环境内部错误或者硬件问题,不能指望程序来处理这样的问题,除了退出运行外别无选择,它是Java虚拟机抛出的。
[喵咪KafKa(3)]PHP拓展See-KafKa 前言 (Simple 简单 easy 容易 expand 的拓展) KafKa是由Apache基金会维护的一个分布式订阅分发系统,KafKa它最初
说人话:其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。好处主要从一些大的方面讲,坑则是从实际场景中遇到的一些小细节描述。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题,➤Ta来了,Ta来了,Spark基础能力测试题Ta来了!,收到的反馈还是不错的。于是,在正式结课Spark之后,博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题,希望大家能有所收获✍
open有很多参数,这里先讲两个,第一个参数是导入文件名,只要有文件名,不带路径的话,Python会在当前的文件中找到它,并打开,第二个参数就是上面的表格,代表着打开方式。
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