https://github.com/apache/hudi/pull/10949
Hudi 有一个有效负载类接口,它将确定如何将同一记录的两个版本合并在一起。核心方法如下:
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数仓)查询Hudi表,现在它终于来了。
此版本保留与 0.14.0 版本相同的表版本 (6),如果从 0.14.0 升级,则无需升级表版本。有一些模块和 API 更改以及行为更改,如下所述,用户在使用 0.15.0 版本之前应采取相应的操作。
从 PrestoDB 0.275 版本开始,用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息,请查看 prestodb 文档[1]。
以Apache Hudi为例,讲解如何通过一行代码成为Apache顶级项目的Contributor。
早些时候,我们宣布了我们的新公司 Onehouse,重磅!基于Apache Hudi的商业公司Onehouse成立,它提供了一个建立在 Apache Hudi(简称"Hudi")之上的托管 Lakehouse 基础。在此博客中,我们的创始人兼首席执行官 Vinoth Chandar(也是 Hudi 的创建者和 PMC 主席)希望透明地宣布我们的原则和计划,以有意义且不间断的方式继续为 Hudi 社区做出贡献。
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
数据湖作为下一代技术,概念持续火热,国内外已经有越来越多的公司开始调研并采用 ApacheHudi。开发者对于新的 feature、发现的 bug、对项目的 question等, Hudi社区都鼓励开发者通过邮件列表、提 JiraIssue、 PR等方式参与社区,这样能形成良好的社区氛围,促进社区快速发展。对于想要参与社区开发但还不知道如何参与的开发者,本篇文章给出了指引。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台,将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于将自己称为 Delta 或 Apache Iceberg 之类的开放文件格式,它提供表、事务、更新/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚簇/压缩优化和并发性。Hudi 于 2016 年推出,牢牢扎根于 Hadoop 生态系统,解释了名称背后的含义:Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。
Hudi: Apache Hudi是一个开源的,支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架,可助力构建企业级数据湖。 Impala: Apache Impala是一个开源的大规模并行处理SQL查询引擎,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。
flink写入hudi,开启自动同步 hudi表结构如下: CREATE TABLE myhive.test.hudi_users2_m_has_s ( id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED, name STRING, birthday TIMESTAMP(3), ts TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'table.type' = 'MERG
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中,并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
在hudi中,hbase可以作为索引数据的存储,hudi默认使用的hbase版本为1.2.3。
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。
Apache Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区、单分区、时间日期分区、无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区。
从异常信息知是jar包版本导致的,因为Javalin requires javax.servlet version 3.1.0
随着Apache Hudi变得越来越流行,一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi,Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力,用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
自从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入后,Hudi社区又进一步完善了Flink和Hudi的集成。包括重新设计性能更好、扩展性更好、基于Flink状态索引的写入Pipeline;支持Flink写入MOR表;Flink批量读取COW和MOR表;流式读取MOR表;同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector,在Hudi 0.8.0版本发布后,用户可以使用Flink1.11+体验上述所有新特性。
对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟,因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
数据导入:cat batch_1.json | kafkacat -b localhost:9092 -t stock_ticks -P
将maven的安装包上传到centos7服务器上,并解压,然后配置系统环境变量即可
这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。如今,客户可以选择在云对象存储(如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage或 Google Cloud Storage)中以开放表格式存储数据。数据由数据所有者全资拥有和管理,并保存在其安全的 Virtual Private Cloud (VPC) 帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎,而无需复制数据。这创建了一个面向未来的架构,可以在需要时将新工具添加到技术栈中。
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑,我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅,以使更大的大数据社区受益。
之前写过Flink CDC sink 到 Iceberg中,本篇主要实践如何CDC到hudi中.
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
历经大约3个月时间,Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本,这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本,该版本中一些关键点如下
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
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。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
接上一篇文章,上篇文章说到hudi适配hbase 2.2.6,这篇文章在spark-shell中操作hudi,并使用hbase作为索引。要完成以下实验,请先确保你已经按照文章步骤对hudi进行适配。并且得到了hudi-spark3-bundle_2.12-0.9.0.jar
在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引[1]的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能。在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。这篇博文旨在以这些知识为基础,提供一种利用 Hive Metastore 服务 (HMS[2]) 的 Hudi 和 MinIO 的替代实现。部分源于 Hadoop 生态系统的起源故事,Hudi 的许多大规模数据实现仍然利用 HMS。通常从遗留系统的迁移故事涉及某种程度的混合,因为要利用所涉及的所有产品中最好的产品来取得成功。
Apache Hudi(发音为“hoodie”)是下一代流数据湖平台。 Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 Hudi 提供表、事务、高效的更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群/压缩优化和并发性,同时将您的数据保持为开源文件格式。
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法, 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。 对于此类数据集,我们可以使用各种查询引擎查询它们。
在《如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse》里,我们介绍了如何cdc到ck,今天我们依旧使用前文的案例,来sink到hudi,那么我们开始吧。
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。
模式演化是数据管理的一个非常重要的方面。 Hudi支持常见的模式演变场景,比如添加一个空字段或提升一个字段的数据类型,开箱即用。 此外,该模式可以跨引擎查询,如Presto、Hive和Spark SQL。 下表总结了与不同Hudi表类型兼容的模式更改类型。
这几天在使用tpcds数据对hudi 0.12.0写入性能进行压测,发现在数据写入半小时后,即出现异常,并且程序不断重启,任务异常日志如下:
在0.5.1版本之前,用户若想删除某条记录,可以使用Spark DataSource,并将 DataSourceWriteOptions.PAYLOAD_CLASS_OPT_KEY设置为 EmptyHoodieRecordPayload.class.getName,便可删除指定记录,在Hudi新发布的0.5.1版本,可不使用上述配置项删除记录,而提供三种方式删除记录:Hudi API,Spark DataSource,DeltaStreamer,下面逐一介绍如何使用。
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。
Hudi中的每个记录都由HoodieKey唯一标识,HoodieKey由记录键和记录所属的分区路径组成。基于此设计Hudi可以将更新和删除快速应用于指定记录。Hudi使用分区路径字段对数据集进行分区,并且分区内的记录有唯一的记录键。由于仅在分区内保证唯一性,因此在不同分区之间可能存在具有相同记录键的记录。应该明智地选择分区字段,因为它可能影响摄取和查询延迟。
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