hudi流批一体

Hudi是一个支持流处理和批处理的存储系统，它可以高效地处理大规模数据的实时和批量处理需求。Hudi的核心特点是支持数据的增量查询和增量写入，可以大大提高数据处理的效率。

Hudi的应用场景包括数据仓库、数据湖、实时数据分析等。在数据仓库中，Hudi可以作为一个高效的存储层，提供快速的查询和写入性能。在数据湖中，Hudi可以作为一个数据存储的中间层，将原始数据转换为可用的数据集，并支持数据的实时和批量处理。在实时数据分析中，Hudi可以作为一个实时数据处理的存储层，支持数据的实时写入和查询。

推荐的腾讯云相关产品是云上数仓，它是一个高性能、高可靠的数据仓库服务，可以支持PB级数据的存储和查询。云上数仓支持SQL查询，可以方便地进行数据分析和报表搭建。云上数仓的产品介绍链接地址是：https://cloud.tencent.com/product/dws

Hudi的优势在于支持数据的增量查询和增量写入，可以大大提高数据处理的效率。同时，Hudi还支持数据的版本控制和数据的分区管理，可以方便地管理和查询数据。

总之，Hudi是一个非常有前途的存储系统，可以支持流处理和批处理的数据处理需求。在腾讯云中，可以使用云上数仓来支持数据仓库和数据湖的需求，并且可以方便地进行数据分析和报表搭建。

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从kafka datastream提取不同模式的Flink写入hudi

apache-flink、flink-streaming、apache-hudi

现在，我想使用从datastream提取的模式在hudi中编写数据。但是由于hudi管道/编写器在一开始就使用预定义的avro模式进行配置，所以我不能这样做。可能的解决方案是基于一个键创建一个密钥流，他们识别一种模式类型，然后从其中提取模式，然后基于它创建一个动态hudi管道。我不确定最后那部分是否可能。B是基于不同模式的分区流。C在数据流B中使用该模式创建配置，并将其传递给hudi管道编写器函数。

浏览 9提问于2022-10-20得票数 0

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使用spark递增聚合hudi表值

apache-spark、pyspark、apache-kafka、spark-streaming、apache-hudi

我有一个火花流作业，每10秒加载一次apache hudi表中的数据。如果该行已经存在，它将更新hudi表中的行。实际上，它正在执行重新插入操作。但是，在hudi表中，有一个an列，该列也使用新值进行更新。hudi是否支持增量聚合，不使用外部缓存/db？

浏览 9提问于2022-07-13得票数 1

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每次在新一批火花结构流上重写Hudi数据。

pyspark、apache-kafka、spark-structured-streaming、apache-hudi

我的工作是火花结构流，工作消耗Kafka消息，每10秒在apache表中进行聚合和保存数据。下面的代码运行良好，但它覆盖了每个批处理上的apache表数据。我还不知道为什么会发生这种事？它是火花结构流还是hudi行为？我使用的是MERGE_ON_READ，所以表文件不应该在每次更新时删除。但不知道为什么会这样？由于这个问题，我的另一个工作失败了，看了这个表格。df.groupby('a', 'b', 'c').agg(sum('d').alias('d

浏览 3提问于2022-07-21得票数 0

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基于Apache Hudi的星火结构化流

apache-spark、streaming、spark-structured-streaming、apache-hudi

我有一个需求，我需要使用结构化流到Hudi数据集来编写流。我发现在Apache问题上有这样的规定，但是我想知道是否有人成功地实现了这一点，并且有一个例子。我正在尝试使用火花结构化流来构造从AWS Kinesis到Apache的数据流。我们非常感谢你的快速帮助。

浏览 1提问于2019-08-14得票数 0

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org.apache.flink.table.api.TableException:不支持的查询:合并到

flink-streaming、flink-sql、apache-hudi

我正在做一个Flink流作业，我需要在Hudi表中插入数据。我使用合并进入查询来在Hudi表中插入数据。

浏览 5提问于2022-08-31得票数 0

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有哪些编程语言是用于机电一体化的？

programming-languages、robotics

有没有专为机电一体化编程而设计的语言？我知道LabView，这是一种数据流语言，但不确定它的主要平台。除了c/c++之外，你能向我推荐一些语言吗？用于机电一体化(机器人、传感器编程等)主题的任何语言。

浏览 0提问于2012-11-27得票数 1

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从批处理顺序Mule ESB调用流

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我创建了一个批处理流。从一批流，我调用另一批，从第二批，我调用简单的第三流。我需要第三次流动的选择应该是完整的，然后，只有2条记录应

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tensorflow验证监视器流auc

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在tensorflow验证监视器流auc中，它对流意味着什么？案例1:每次调用验证监视器时，都会重置auc状态，因为在每个验证步骤中，对10个批进行流处理。案例2: auc状态没有重置，因此流auc是从验证监视器的第一次调用中计算出来的。即，第一输出( 100步)从10批计算，第二验证输出( 200步骤)基于第

浏览 5提问于2017-06-09得票数 1

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火花结构化流避免延迟和检查点: startingOffsets最新版本不工作吗？

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(分钟)似乎火花结构化流并没有很好地使用startingOffsets属性的最新。我不想读旧消息，只有重要的当前的！

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将火花流连接到流集输入

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是否有一个变量来识别火花流中的每一批数据？

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在火花流中，数据按批间隔进行处理。is first batch of data10s~15s is third batch of data是否有一个变量来识别火花流中的每一批数据如果有这样的变量：我可以获得batchID的值来识别哪一批数据，也可以通过batchID (如：window(……).filter(_.batchId == 1) )过滤数据或者有什么方法来区分每一批数据？

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具有周期性更新静态数据集的结构化流

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流和静态数据集的合并是结构化流的一个很好的特点。但是每一批数据集都会从数据源中刷新。由于这些源并不总是动态的，因此在指定的时间段(或批数)缓存静态数据集将是一种性能增益。在指定的批处理期间/批数之后，数据集将从源重新加载，否则将从缓存中检索。在星火流中，我使用缓存的数据集来管理它，并在指定数量的批处理运行后取消它的持久化，但是由于某种原因，这不再适用于结构化流。

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星火流和星火结构化流是否使用相同的微批调度引擎？星火结构流比星火流有更低的延迟吗？

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PyFlink性能与Scala的比较

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我正在运行一个星火流应用程序。有几次，其中一个作业由于某些运行时异常而失败。streaming将作业标记为失败，并继续处理下一个流批。如果其中一个作业失败，是否有一个参数可以设置为通知Spark关闭应用程序(而不是处理下一个流批)？我在独立集群模式上使用Spark1.4.1。

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当使用Spark结构化流时，如何才能获得当前批处理的聚合结果，如Spark流？

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星火结构流( SSS )和星火流(SS)的一个很大的区别是SSS可以利用状态。它可以存储以前批的聚合结果，并将当前结果与先前的结果一起应用。因此，它可以从输入流的一开始就得到真正的聚合结果。因此，我的问题是，在SSS中，是否仍然可以像SS一样，获得当前批产品的受害结果？当下一批"cat“出现时，我的预期输出是cat|1

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一旦notify Consumer将所有数据发布到Kafka topic，Producer是否有可能我曾想过要使用Sliding window，但问题仍然是，我们不知道生产者是否完成了发布数据？目前，我们计划使用多个分区来基于Default Partitioner拆分数据。更新：每隔十五分钟，生产者就会得到数据

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