org.apache.hudi.utilities.sources.helpers.S3EventsMetaSelector类中processAndDeleteInvalidMessages方法添加JSONException异常抛出...org.apache.hudi.utilities.sources.helpers.TestCloudObjectsSelector类中testFileAttributesFromRecordShouldReturnsExpectOutput方法添加JSONException异常抛出...org.apache.hudi.utilities.sources.helpers.TestS3EventsMetaSelector类中testNextEventsFromQueueShouldReturnsEventsFromQueue方法添加JSONException异常抛出...4.hudi-integ-test模块代码修改，注释pom.xml文件中jackson-annotations依赖的scope） 5.hudi-spark-datasource/hudi-spark-common...相关的代码段 2.在编译的过程中，hudi依赖的hive依赖中存在低版本的jetty依赖包，导致在执行写入时报如下异常：对于该异常的处理方式，需要在执行写入hudi数据的代码段中增加option("hoodie.embed.timeline.server
1.1.2 column rename 问题 在使用parquet、json、orc、avro等文件格式时, 如果我们重命名某个column的名字时，整个数据表都要重新复写，代价很大， 一些大的数据表基本是不可接受的...2 iceberg在云音乐的实践 云音乐仅主站的用户行为日志每天就会产生25T~30T，每天归档的文件数11万+，如果用spark直读这个11万+的文件的话，单单分区计算任务初始化的时间就要超过1个小时...分区写入时必须按照分区字段写入有序的数据，iceberg本身应该采用了顺序写入的方式，在分区字段发生变化时，关闭当前写入的分区文件，创建并开始写入下一个分区的文件，如果数据不是有序的，写入时就会抛出写入已关闭文件的错误...，所以在写入iceberg表之前必须按照分区的字段进行全局的sort操作，spark全局排序写入需要注意以下几点： 调大spark.driver.maxResultSize: spark的全局sort方法使用了...文件数控制：通过调整spark.sql.shuffle.partitions的大小来控制全局排序后输出的文件数量，防止输出太多的小文件。
写时复制（COW）与读时合并（MOR）存储类型之间有什么区别 写时复制（Copy On Write）：此存储类型使客户端能够以列式文件格式（当前为parquet）摄取数据。...因此，所有对此类数据集的写入都受parquet写性能的限制，parquet文件越大，摄取数据所花费的时间就越长。...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。...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）。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8.
现象 在利用Spark和Kafka处理数据时，有时会同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。...但是当利用Spark SQL处理数据生成的DataSet/DataFrame进行collect或者show等操作时，抛出以下异常信息： in stage 3.0 (TID 403, localhost,...executor driver): java.lang.NoSuchMethodError: net.jpountz.lz4.LZ4BlockInputStream....) at org.apache.spark.serializer.SerializerManager.wrapStream(SerializerManager.scala:124) at org.apache.spark.shuffle.BlockStoreShuffleReader...原因 Spark内部使用的包net.jpountz.lz4和Kafka中的冲突 3.
如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....（注意：bulk_insert操作不提供此功能，其设计为用来替代 spark.write.parquet。） 对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。...Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7.
二、推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中，Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听，Flume 通过 avro...这里以监听日志文件为例，具体整合方式如下： 2.1 配置日志收集Flume 新建配置 netcat-memory-avro.properties，使用 tail 命令监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过...安装目录下是不含有 spark-streaming-flume 依赖包的，所以在提交到集群运行时候必须提供该依赖包，你可以在提交命令中使用 --jar 指定上传到服务器的该依赖包，或者使用 --packages...org.apache.spark:spark-streaming-flume_2.12:2.4.3 指定依赖包的完整名称，这样程序在启动时会先去中央仓库进行下载。...启动顺序 这里需要注意的，不论你先启动 Spark 程序还是 Flume 程序，由于两者的启动都需要一定的时间，此时先启动的程序会短暂地抛出端口拒绝连接的异常，此时不需要进行任何操作，等待两个程序都启动完成即可
要求写操作吞吐量高 HBase 单台 Regionserver 的写 QPS 可以稳定在 2K~3K , 并且可以通过集群扩展不断增强集群的扩展性, 理论上不存在上限。...数据频繁更新 Kudu将底层数据分为base数据文件和delta数据文件，有更新的数据写入delta文件，后期自动做数据的merge，所以支持数据的频繁更新操作 实时更新的应用 Kudu 通过高效的列式扫描提供了快速插入和更新的强大组合...Cuboid上的数据是原始数据聚合的数据，因此创建Cube可以看作是在原始数据导入时做的一个预计算预处理的过程。...例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。...数据监控与分析 用户可消费Maxwell发送到kafka的数据，监控相应数据库的每一条数据变化，用于业务数据异常监控、业务数据分析等场景。
事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...写优化的行存格式（WOFormat）：使用列式（parquet）与行式（avro）文件组合，进行数据存储。...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。...Hive和Presto），也和下层的文件格式（如Parquet，ORC和Avro）相互解耦。
如图 1 所示，我们使用 Flink 执行流处理，并在设置中以 Avro 格式写出日志文件。...然后，我们设置了一个单独的 Spark 写入端，该写入端在 Hudi 压缩过程中定期将 Avro 文件转换为 Parquet 格式。...我们通过在 Flink 写入端上启用异步服务，进一步简化了 Flink 写入端和 Spark 写入端之间的协调，以便它可以生成 Spark 写入端执行的压缩计划。...在 Spark 作业运行期间，它会检查可用的压缩计划并对其执行操作，从而将编排写入的负担完全放在 Flink 写入端上。...其中一些转换包括确保 Avro 记录字段不仅包含单个数组字段，以及处理逻辑十进制架构以将其转换为固定字节架构以实现 Spark 兼容性。
写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...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）。...在DeltaStreamer之类的工具上调用 --help都会打印所有使用选项。许多控制 upsert、调整文件大小的选项是在客户端级别定义的，下面是将它们传递给可用于写数据配置项的方式。 1)....（注意：bulk_insert操作不提供此功能，其设计为用来替代 spark.write.parquet。） 对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。...Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。
块压缩节省存储空间vs读/写/传输性能 模式演化以添加字段，修改字段和重命名字段。 CSV文件CSV文件通常用于在Hadoop和外部系统之间交换数据。CSV是可读和可解析的。...注意：序列文件是以Java为中心的，不能跨平台使用。 Avro文件适合于有模式的长期存储。Avro文件存储具有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。...Avro文件以JSON格式定义模式，数据将采用二进制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。...如果在向磁盘写入记录时已知所有列值，则面向行的写也是有效的。但是这种方法不能有效地获取行中的仅10%的列或者在写入时所有列值都不知道的情况。这是Columnar文件更有意义的地方。...RC和ORC格式是专门用Hive写的而不是通用作为Parquet。 Parquet文件Parquet文件是一个columnar文件，如RC和ORC。
将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0，这是由于将spark-streaming-kafka...在0.5.1版本中，对于timeline元数据的操作不再使用重命名方式，这个特性在创建Hudi表时默认是打开的。...当然，你也可以在CLI中使用repair overwrite-hoodie-props命令来添加hoodie.timeline.layout.version=1至hoodie.properties文件。...注意当写hoodie.properties文件时（毫秒），一些查询将会暂时失败，失败后重新运行即可。...当使用spark-shell来了解Hudi时，需要提供额外的--packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4，可以参考quickstart了解更多细节。
和Presto），也和下层的文件格式（如Parquet，ORC和Avro）相互解耦。...写优化的行存格式（WOFormat）：使用列式（parquet）与行式（avro）文件组合，进行数据存储。...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。...事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。
缘由 StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了： mlsql-stream。...流式程序会不断地写入数据，我们需要将七天前的数据清理掉，因为采用partitionBy后，parquet的meta信息是会在同一个目录里，然后里面的文件记录了当前批次数据分布在那些文件里。...context: Map[String, AnyRef]) = { RenderEngine.render(value, context) } // 将路径获取改成一个方法调用，这样每次写入时...额外的问题 在spark 2.2.0 之后，对meta文件合并，Spark做了些调整，如果合并过程中，发现之前的某个checkpoint点 文件会抛出异常。在spark 2.2.0则不存在这个问题。...其实spark团队应该把这个作为可选项比较好，允许抛出或者保持安静。
由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支，所以在使用时需要引入特别的对其的支持。...开始引入 IndexedRDD 参见 Github 的说明，在 build.sbt 中添加： //这句很关键 resolvers += "Spark Packages Repo" at "http://...$MultiputZipper Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.SparkContext.runJob...build.sbt 文件： name := "VISNWK" version := "0.1" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark...才出现的这个错误，在改用 Sbt 单一管理依赖后该错误也没有复现。
前言 在使用java开发的过程中时常会碰到以上三个错误，其中NoClassDefFoundError、NoSuchMethodError两个error遭遇得会多一些。...NoClassDefFoundError 加载的类初始化错误 加载的class在初始化(loaded->linked->initialized)过程中出错了，初始化过程不可逆，以后凡是使用该class的地方都会抛出...更为DT的是可能在不同机器上表现不一致（首先加载哪个class顺序不确定），‘对于classloader而言，找文件的过程取决于文件系统返回的顺序，简单的说，在linux上取决于两个inode的顺序’。...Maven依赖树 由于集团多使用maven，由于依赖冲突会导致如上所述的NoSuchMethodError错误，在遭遇此类问题时通常会需要打印出应用的maven依赖树，通过我们会使用以下几种方式： maven...使用方法是，在对应的pom文件右键选择maven菜单中的tree子菜单即可生成tree.txt文件，这个操作等同于在pom文件所在的子module里mvn dependency:tree -Dverbose
已解决java.lang.NoSuchMethodError异常 一、问题背景 java.lang.NoSuchMethodError异常是Java运行时环境中一个常见的错误，它通常发生在尝试调用一个不存在的方法时...如果我们在编译时使用了这个库的某个版本，但在运行时却加载了另一个不包含该方法版本的库，那么就会抛出NoSuchMethodError。...NoSuchMethodError。...清理和重建：清理项目并重新构建，以确保没有旧的类文件干扰。 以下是一个更新Maven项目的pom.xml文件的例子，以确保依赖版本正确： <!...阅读文档：在添加新依赖或更新依赖版本时，请务必阅读相关文档，了解新版本的变化和可能的影响。
通常而言，写入时其数据以日志形式写入到行式存储到文件中，然后通过压缩将行式存储文件转为列式存储文件。...每次写入时，就完成数据的合并处理，并以列式存储格式存储，即没有增量的日志文件。...压缩操作的文件内容是按一个标准avro格式存储的，可以通过avro-tool工具将文件内容转换为json来查看。...再来看看表分区中的持久化文件，这里主要包含几种类型的文件： .hoodie_partition_metadata 记录分区的元数据信息，在写入时，先写.hoodie_partition_metadata...注意：文件前会有个"."，即以隐藏文件的方式存储，另外，带token是允许多进程并发写入，防止写同一个文件引起错乱。
在Spark写Hudi之前会做Schema的检验，看这个Schema是不是合法，如果合法就可以正常写入，如果不合法的话，则会写入失败，而删除字段会导致Schema校验不合法，导致作业失败，这样稳定性是没有保证的...当然这里也需要考虑到DTS异常，重新消费数据时，恢复期间不能直接使用Insert方式，否则可能会存在数据重复，对于这个问题我们引入了表级别的Watermark，保证即使在DTS异常情况下也不会出现数据重复问题...，只能新写Log文件。...表格式的内容是文件在Hudi内是怎么存的。首先定义了表的根路径，然后写一些分区，和Hive的文件分区组织是一样的。...并发控制是在0.8之后才引入的。Hudi提供乐观锁机制来处理并发写问题，在提交的时候检查两个变更是否冲突，如果冲突就会写入失败。
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