场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...: 新列名，强制必须存在，如果在嵌套类型中添加子列，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败
大数据系统演进之路 面临诸多挑战，个推大数据系统在逐步发展中不断完善。其发展可分为三个阶段。一是统计报表，即传统意义的BI；二是大数据系统的基础建设阶段；三是工具、服务和产品化。 ?...个推大数据系统演进第二阶段：大数据基础建设，离线批处理系统 ? 2014年个推推出智能推送解决方案。用户体量大的明星App接入，系统覆盖用户数爆增。...于是个推对原有的架构进行了一些调整，引入了一个主要包含离线处理、实时处理和数据服务（包含检索）的架构模式。 ? 从上方看，原有的数据存到HDFS，使用Spark，MR等进行离线批处理。...个推大数据系统演进第三阶段：工具化+服务化+产品化 ? 基础建设过程中，个推发现虽有了整体框架，但依然不能比较便捷地响应业务方的需求。...在开发层面可以将MR、Spark进行API封装并且提供足够的工具包。 第五，大数据系统全链路监控很重要。
个推大数据系统演进第二阶段：大数据基础建设，离线批处理系统 2014年个推推出智能推送解决方案。用户体量大的明星App接入，系统覆盖用户数爆增。...最后个推对数据仓库中数据进行挖掘，给用户打标签，入库到HBase和线上ES等。这是离线批处理系统的基本建设。 个推大数据系统演进第二阶段：大数据基础建设，实时处理系统 ?...个推大数据系统演进第三阶段：工具化+服务化+产品化 ? 基础建设过程中，个推发现虽有了整体框架，但依然不能比较便捷地响应业务方的需求。...绝大部分数据需要标准化后供给后续使用(基本清洗、统一内部ID、增加必备属性)，如对实时性数据，应先做标准化处理后，再发布到Kafka里，最后供所有其他实时系统做处理，减少常规清洗和转化处理在多个业务中重复做...在开发层面可以将MR、Spark进行API封装并且提供足够的工具包。第五，大数据系统全链路监控很重要。
三、数据入库—数据仓库、ETL 数据仓库中数据表的元信息都放在 Hivemetastore 里，数据表在 HDFS 上的存储格式以Parquet为主，这是一种列式存储格式，对于嵌套数据结构的支持也很好...有多种 ETL 的实现模式在并存，对于底层数据构建，一种选择是使用 Python 通过 HadoopStreaming 来实现 Map Reduce 的任务，但现在更倾向于使用 Spark 直接生成 Parquet...数据，Spark 相比 MapReduce 有更丰富的处理原语，代码实现可以更简洁，也减少了中间数据的落地量。...四、数据计算——计算引擎的演进 数据仓库中的数据表如何能被高效的查询很关键，因为这会直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以归到三个模式中：Batch 类、MPP 类、Cube 类。...现在的方案是混合使用 Spark SQL 和 Hive，并自研 查询分析系统，自动分析并分发查询 SQL 到适合的查询引擎。在Cube类查询引擎上，采用了Kylin。
迁移指南：行为更改 写路径中的模式处理 许多用户已请求将 Hudi 用于 CDC 用例，他们希望在新模式中删除现有列时能够实现模式自动演化。 从 0.13.0 版本开始，Hudi 现在具有此功能。...您可以允许模式自动演化，其中可以将现有列删除到新模式中。...要启用自动删除列以及传入批次的新演变模式，请将其设置为 true。 此配置不需要通过使用例如 ALTER TABLE … Spark 中的 DROP COLUMN 手动演变模式。...为了发展这种编写模式并利用 Spark 中的变化，在 0.13.0 中，我们引入了一个新的简化版本的执行程序，（创造性地）命名为 SimpleExecutor 并将其设置为开箱即用的默认值。...随着它的流行，在 0.13.0 版本中，我们添加了一个新的记录有效负载实现 PartialUpdateAvroPayload，以支持这种开箱即用的功能，因此用户可以使用该实现而不必编写自己的自定义实现。
由于JSON将模式和数据一起存储在每个记录中，因此它能够实现完整的模式演进和可拆分性。此外，JSON文件不支持块级压缩。 序列文件序列文件以与CSV文件类似的结构用二进制格式存储数据。...由于读取序列文件的复杂性，它们更适合用于在飞行中的（即中间的）数据存储。 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。启用完全的模式进化支持，允许你通过定义新的独立模式重命名、添加和删除字段以及更改字段的数据类型。...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。...Parquet通过允许在最后添加新列，还支持有限的模式演变。Parquet可以使用AvroAPI和Avro架构进行读写。
v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...v2 中期望出现的API 保留Java 兼容性的最佳方法是在 Java 中编写 API。很容易处理 Scala 中的 Java 类/接口，但反之则不亦然。...可以基于数据源实现支持 schema 的演进。Spark 仍然可以追加和读取那些不同的 来自数据源预定义或推断 schema 的数据。并不是所有的数据源都支持 Schema 的演进。...例如，Parquet 和 JSON 支持 schema 的演进，但是 CSV 却没有。 所有的数据源优化，如列剪裁，谓词下推，列式读取等。...例如，当用户发出命令spark.conf.set("spark.datasource.json.samplingRatio"，"0.5"），samplingRatio = 0.5 会在当前会话中随后的JSON
）在向数据湖分析泛化，而数仓则向高性能架构演进 3....它的核心思想就是在时间轴上跟踪表的所有变化： 快照表示表数据文件的一个完整集合 每次更新操作会生成一个新的快照 目前已知在用的Iceberg的大厂： 国外：Netflix、Apple、Linkined...；支持Parquet，ORC，Avro等格式来兼容行存储和列存储 5.2 特性 5.2.1 快照设计方式 实现基于快照的跟踪方式 记录表的结构，分区信息，参数等 跟踪老的快照以确保能够最终回收...在hadoop生态里，对这个场景一般是不怎么友好的。 最常见的方式是写到hive里，标记这是binlog，并声明它的类型（I,U,D），然后再跑个批量任务到存量表里。...5.3.2 近实时场景的流批一体 在lambda架构中，会分为实时链路和离线链路。主要技术栈非常复杂，如果能够接受准实时（30s~1min）的延迟，iceberg是可以胜任的。
数据沿袭得以保留，因为元数据仍然存在于旧的 Hive catalog 中，并以指向数据文件的演进（在 Iceberg 元数据中指向未来数据的演进） 这种方法有以下的缺点： 如果在元数据写入的期间，...继续有新的数据写入，这就需要重新操作，将新的数据添加的元数据中。...新的元数据已写入并存储在 Iceberg warehouse 中，我们可以在以下的查询中看到。...这也可以在迁移完成之后使用 Iceberg 分区演进和模式演进功能进行就地迁移。 数据损坏问题不太可能发生，因为可以在迁移过程中对数进行审计、验证和计数。...确保新的查询模式有很好的记录，使数据消费者尽可能容易地开始利用新的 Iceberg 表。 如果重述数据，在数据被重写时利用并运行审计、验证和其他质量控制。
上图展示了Hudi中每条记录的组织结构，每条记录有5个Hudi元数据字段： _hoodie_commit_time : 最新记录提交时间 _hoodie_commit_seqno : 在增量拉取中用于在单次摄取中创建多个窗口...只要Hudi能够理解新的文件格式，那么引导一个存量表就只需要生成Hudi骨架文件即可。对生产环境中表进行了粗略测试，该表包含3500个分区，25W个文件，超过600亿条数据。...引导时Hudi会扫描原始表位置（/user/hive/warehouse/fact_events）的分区和文件，进行如下操作 : 在新数据集位置创建Hudi分区，在上述示例中，将会在/user/hive...一个合适的存储结构为Hadoop Map文件，包含两种类型文件： 引导日志：顺序文件，每一个条目包含单个分区内索引信息，对于分区下引导索引的变更只需要在日志文件中顺序添加新的条目即可。...对于Merge-On-Read类型表，摄入仅仅写入增量日志文件，然后进行Compaction，类似Copy-On-Write模式下生成一个新的常规Hudi文件。
在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。...初始化任务把全量数据落到一个HIVE 全量快照表，完成后启动增量同步任务把增量binlog 数据落到一个 HIVE增量表，每天合并前一天的全量和今天的增量生成一个新的全量快照表。...在发布分区时，会在HIVE 表里添加一个新分区，这个时候分区 location下是没有数据，分区元数据里维护了它对应哪个 HUDI 表的哪个版本。...支持多个写入任务并行：允许多个写入任务并行加工一张宽表，每个写入任务加工这个宽表中的部分列。 支持 Schema Evolution：在业务演进过程中可能随时需要有更多的列加进来。...用户希望在创建表的时候，只需要定义必要的列，比如主键列、分区列、排序列。后续可以很灵活地添加新的列。
综上，个人认为数据湖应该是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成...数据湖调研 1、Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format"这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如Hive...如上图的中间部分，Hudi 以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据。 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）。...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。
Hudi的模式演进（schema evolution）是什么 Hudi使用 Avro作为记录的内部表示形式，这主要是由于其良好的架构兼容性和演进特性。这也是摄取或ETL管道保持可靠的关键所在。...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....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。...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。...已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
使用 CDP 中的 Iceberg，您可以从以下主要功能中受益： CDE 和 CDW 支持 Apache Iceberg：分别按照 Spark ETL 和 Impala 商业智能模式在 CDE 和 CDW...就地表（架构、分区）演进：演进 Iceberg 表架构和分区布局，而不会造成代价高昂的干扰，例如重写表数据或迁移到新表。...在 Iceberg 中，这些表管理操作可以以最少的返工来应用，从而减轻数据从业人员在改进表以更好地满足业务需求时的负担。 在管道的第二阶段，我们使用一行代码更改分区方案以包含年份列！...ETL 管道的最后阶段，我们将新数据加载到此分区中。...我们可以将表的分区方案从按年分区更改为按年和月列分区。将新数据加载到表中后，所有后续查询都将受益于月列和年列的分区修剪。
在正常的写操作过程中，磁盘将被均匀填充。但是，添加或替换磁盘可能会导致DataNode内部出现严重偏差。原有的HDFS平衡器无法处理这种情况。...表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。 表中的每个单元格值都具有时间戳。...Kafka 或者类似 Kafka 各个公司自己造的消息'轮子'已经是大数据领域消息中间件的事实标准。Kafka 不满足单纯的消息中间件，也正朝着平台化的方向演进。...学习 Spark 我们应该掌握： Spark Core(⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️) Spark的集群搭建和集群架构（Spark 集群中的角色） Spark Cluster 和 Client 模式的区别 Spark...在2020年各大公司分别提出湖仓一体架构，成为当下架构演进最热的趋势。但湖仓一体架构有多种形态，不同形态尚在演进和争论中。
相对于Hadoop的MapReduce会将中间数据存放到硬盘中，Spark会把中间数据缓存在内存中，从而减少了 很多由于硬盘读写而导致的延迟。...转换（Transformation） 转换是用来把一个RDD转换成另一个RDD Map 它把一个RDD中的所有数据通过一个函数，映射成一个新的RDD，任何原 RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应...这是因为它不存储每一列的信息如名字 和类型。 Spark Streaming 无论是DataFrame API还是DataSet API，都是基于批处理模式对静态数据进行处理的。...而在Structured Streaming的模型中，我们要把数据看成一个无边界的关系型的数据表。每一个数据都是表中的一行，不断会有新的数据行被添加到表里来。 ?...而且在Spark 2.3版本中，Structured Streaming引入了连续处理的模式，可以做到真正的毫秒级延迟。
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成...Flink 读取完 Kafka 的数据之后进行实时处理，这时候可以把处理的中间结果写入到数据湖中，然后再进行逐步处理，最终得到业务想要的结果。...image.png image.png Soul的Delta Lake数据湖应用实践 image.png 数据由各端埋点上报至Kafka，通过Spark任务分钟级以Delta的形式写入HDFS，然后在Hive...并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能： 实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，...如：有日期列date，那么可以通过 'substr(date,1,4) as year' 生成新列，并可以作为分区。
如上图所示，NameNode通过主从模式实现高可用性，但是在以前的版本，Standby只能是一个主机。...在Spark中，计算建模为有向无环图（DAG），其中每个顶点表示弹性分布式数据集（RDD），每个边表示RDD的操作。RDD是划分为各（内存中或者交换到磁盘上）分区的对象集合。...因为Spark的数据处理工作在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的数据结果均存储在内存中。...虽然内存中处理方式可大幅改善性能，Spark在处理与磁盘有关的任务时速度也有很大提升，因为通过提前对整个任务集进行分析可以实现更完善的整体式优化。...人们发明了Spark，它在一般情况下将数据存储在内存中，此外，提出了RDD和DAG思想，有效的管理数据。下一期我们将详细介绍大数据技术演进过程中的第3步。
10点推荐是由tataUFO 系统生成的推荐， 在每天晚上十点中，通过PUSH，站内信等诸多技术手段告知用户，tataUFO 为你推荐了一个新朋友。 ?...由于10点推荐在晚上10点中生成，而且晚上10点钟也是大学生们的睡前卧谈会时间，所以导致了流量暴增. ? ? 微服务的重构导致了服务器之间通信的复杂性，如何实现微服务的发现和配置呢？ ? ?...这里的批处理引擎是Spark，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据，每一段数据都转换成Spark中的RDD，然后将Spark Streaming...中对DStream的Transformation操作变为针对Spark中对RDD的Transformation操作，将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中。...四、tataUFO的技术架构及演进方向 ? 混合云：混合云是用户采用多种云服务来响应业务需求的IT架构。 ?
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