4.既然能够正常的访问HiveMetastore服务，Spark服务直接通过访问HiveMetastore服务获取ods_user的元数据信息，推测可能是ods_user表元数据存在问题，查看ods_user...），Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...那如果修改了Hive表的属性或其它外部变更（如：修改NameNode节点hostname，NameNode节点迁移等）均会导致Spark缓存的配置失效，因此这时需要手动的刷新表，以确保元数据信息一致。...4 总结 1.Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...3.如果只是通过hive或者其他外部方式修改了Hive表的元数据信息，可以通过如下方式刷新Spark缓存的表元数据 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
引入 线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380...file: 报Hudi表中文件格式不是合法的parquet格式错误。...构建Hudi表中单文件大小为100MB以上数据集，使用Presto查询。 ?...可以看到，当Hudi数据集中文件大小为100MB时复现了Not Valid Parquet file异常，通过Presto的web ui可以看到具体的错误堆栈如下 ?...值得注意的是fileSize的大小为 33554432，表示一个InputSplit的大小，而并非文件大小，因此获取 metadataLength时并不准确，导致并非读取了parquet文件的magic
索引实现是可插拔的，以下是当前可用的选项: 存储在每个数据文件页脚中的Bloom过滤器:首选的默认选项，因为它不依赖于任何外部系统。数据和索引总是彼此一致的。...由于压缩的基本并行单元是重写单个fileId，所以Hudi确保所有数据文件都以HDFS块大小文件的形式写出来，以平衡压缩并行性、查询扫描并行性和HDFS中的文件总数。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...Presto和SparkSQL在Hive metastore表上可以开箱即用，只要所需的hoodie-hadoop-mr库在classpath中。...可以获得更改集的持续时间是由可以保留多少个未清理的数据文件版本决定的。 这使得带有水印的流到流连接和流到数据集连接能够在HDFS中计算和插入建模的表。
更改数据文件的位置 如果 Impala 托管表在迁移之前位于hdfs的 /user/hive/warehouse上，则转换为外部的表将保留在那里。...外部表的数据文件在 Cloudera Manager 配置设置指定的仓库位置可用Hive Warehouse External Directory。...这导致了许多性能和可扩展性的改进，例如减少了协调器上的内存占用和自动缓存逐出。 catalog_topic_mode 按需元数据获取的粒度位于协调器和catalogd....外部表的数据文件位于 Cloudera Manager 配置设置指定的仓库位置， hive_warehouse_external_directory....例如，如果您在未提供STORED AS 子句的情况下基于文本文件创建外部表 ，然后发出选择查询，则查询将在 CDP 中失败，因为 Impala 期望文件采用 Parquet 文件格式。
另外，Parquet也是Spark SQL 的默认数据源，可通过参数spark.sql.sources.default 进行配置。...行组（Row Group）：数据在水平方向上按行拆分为多个单元，每个单元就是所谓的 Row Group，即行组。这是一般列式存储都会有的结构设计。...HDFS 上的一个 Parquet 文件： ?...提供的数据集包含 24 张表，其中 7 张事实表，17 张维度表，平均每张表含有18列。...更多的性能测试这里不多描述了。 关注本微信公众号，并回复 parquet资料 获取本文相关工具包与PPT。
在开始提交前会获取hoodie 目录下的元数据信息，判断上一次写入操作是否成功，判断的标准是上次任务的快照元数据有xxx.commit后缀的元数据文件。...Hudi 会根据hoodie.datasource.write.partitionpath.field 配置项的列名从记录中获取的值作为分区路径。...默认实现OverwriteWithLatestAvroPayload类，需要配置hoodie.datasource.write.precombine.field配置项获取记录中列的值用于比较数据大小，去重和合并都是需要保留值最大的数据...缺点是有一定的误判，但是merge机制可以避免重复数据写入。parquet文件多会影响索引加载速度。适合没有分区变更和非分区表。...，默认通过Http的方式发送消息到外部系统http实现类配置参数hoodie.write.commit.callback.http.url 无默认配置项：外部服务http url地址。
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。...Spark SQL简介 Spark SQL，整体来说，还是具备比较多的优势的，比如数据兼容、组件扩展、性能优化—— 数据兼容：可从Hive表、外部数据库（JDBC）、RDD、Parquet 文件、JSON...文件获取数据，可通过 Scala 方法或 SQL 方式操作这些数据，并把结果转回 RDD。...Spark SQL 内核： 处理数据的输入输出，从不同数据源（结构化数据 Parquet 文件 JSON 文件、Hive 表、外部数据库、已有 RDD）获取数据，执行查询（expression of queries...Spark SQL执行流程 SqlParser 对 SQL 语句解析，生成 Unresolved 逻辑计划（未提取 Schema 信息）； Catalyst 分析器结合数据字典（catalog）进行绑定
目前，有数产品在包括网易云音乐、严选、传媒等在内的网易集团内部业务，以及包括德邦快递、名创优品、温氏集团、古茗等外部客户的业务上均大规模使用。 世上武功，唯快不破。...等因素，进程重启是不可避免的； coordinator的查询信息非持久化带来的另一个问题是：即使进程未重启过，其所能缓存的查询个数也是有限的，通过--query_log_size参数进行配置； coordinator...外部工具无法获取这些信息进行分析。...元数据缓存未命中 除了基于CBO进行执行计划选择外，Impala通过将表元数据缓存在本地来提升查询性能，如将Hive表的元数据从Metastore（hms）加载到Catalogd和coordinator...上，在为查询确定执行计划时就无需花时间通过RPC调用从hms获取所需的表元数据。
Lake/Raw/Curated数据层中使用了Hudi•Hudi lib已经与Spark DF/Spark SQL集成，可以使用Kylin的Spark Engine查询Hudi数据源•Hudi的Parquet...基础文件和Avro日志以及索引元数据等都可以通过Hive的外部表和输入格式定义进行连接，Kylin可以利用它们进行提取 Hudi作为Cuboid存储 •新的方法•使用Hudi的原生增量视图查询优化Kylin...文件并将它们压缩为Parquet文件 Q5....•如果在Kylin中启用了新的集成功能，从事数据挖掘/探索/报告等工作的数据科学家将有更快的cube集构建时间•正在开发DW/DM层数据建模的数据工程师将最大程度地减少cube上的单元测试/性能测试的实现和交付工作...原生客户端API添加新的ISouce接口和实现•在配置单元外部表中使用Hudi客户端API查询优化视图及提取源Hudi数据集•对于Hudi cuboid存储•在kylin.property中为cuboid
即便是UUID密钥，也可以按照以下技巧来获得有序的密钥另请参阅调优指南以获取有关JVM和其他配置的更多提示。 5....对于读时合并，几乎没有其他配置。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。...如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解时，Presto会使用输入格式来获取分片，然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询写时复制表。
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。 2....使用安装在 Apache Spark 上的 Hudi 将数据处理到 S3，并从 Vertica 外部表中读取 S3 中的数据更改。 3. 环境准备 •Apache Spark 环境。...Vertica 和 Apache HUDI 集成 在 vertica 中创建一个外部表，其中包含来自 S3 上 Hudi 表的数据。.../vertica/*/*.parquet' PARQUET; 运行以下命令以验证正在读取外部表： 4.3 如何让 Vertica 查看更改的数据 以下部分包含为查看 Vertica 中更改的数据而执行的一些操作的示例...dd.show 通过在 parquet 文件上创建外部表从 Vertica 执行命令。
ORC 中每个块中的数据都是自描述的，不依赖外部的数据，也不存储在 Hive 的元数据库中。...使用Spark引擎时 Parquet 表的压缩格式配置： Spark 天然支持 Parquet，并为其推荐的存储格式(默认存储为parquet)。...对于 Parquet 表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表： 需要通过 Parquet 本身的配置项 parquet.compression 设置 Parquet 表的数据压缩格式。...对于非分区表： 需要通过 spark.sql.parquet.compression.code 配置项来设置 Parquet 类型的数据压缩格式。...因此，spark.sql.parquet.compression.codec 配置项只适用于设置非分区表的 Parquet 压缩格式。 4.
在HDFS文件系统和Parquet文件中存在如下几个概念： HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个Block存储在本地的一个文件并且维护分散在不同的机器上的多个副本，...行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中，所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的...数据访问 说到列式存储的优势，Project下推是无疑最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，避免扫描整个表文件内容。...，默认压缩（Snappy），一共1800+个分区 ： 14.8 G 查询测试结果： 场景二：维度表和事实表join之后生成的宽表，只在一个表上做查询。...在场景二的基础上，将维度表（除了store_sales表）转换成一个struct或者map对象，源store_sales表中的字段保持不变。
主要因为 Parquet 在一个项目中重度使用，开发人员对其原理、操作不是很清楚，项目上是使用 Parquet 做离线数仓，计算层使用 Spark SQL 进行离线分析构建企业的标签系统，结果数据落地到...另外，Parquet也是Spark SQL 的默认数据源，可通过参数spark.sql.sources.default 进行配置。...行组（Row Group）：数据在水平方向上按行拆分为多个单元，每个单元就是所谓的 Row Group，即行组。这是一般列式存储都会有的结构设计。...HDFS 上的一个 Parquet 文件： ?...提供的数据集包含 24 张表，其中 7 张事实表，17 张维度表，平均每张表含有18列。
查询可获取最新提交的快照来产生结果。 Change Streams: Hudi也支持增量获取表中所有更新/插入/删除的记录，从指定时间点开始进行增量查询。 ?...它支持查询COW Hudi表，并读取MOR Hudi表的优化查询（只从压缩的基本parquet文件中获取数据）。...数据（本质上与普通的读优化Hudi查询相同）。...这个RFC提供了一种机制来高效地迁移他们的数据集，而不需要重写整个数据集，同时还提供了Hudi的全部功能。 这将通过在新的引导Hudi表中引用外部数据文件（来自源表）的机制来实现。...由于数据可能驻留在外部位置（引导数据）或Hudi表的basepath（最近的数据）下，FileSplits将需要在这些位置上存储更多的元数据。
DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs....如果这些表由 Hive 或其他外部工具更新, 则需要手动刷新以确保 consistent metadata （一致的元数据）....） 可以使用 SparkSession 上的 setConf 方法或使用 SQL 运行 SET key = value 命令来完成 Parquet 的配置....LOCATION 是相同的，以防止意外丢弃用户提供的 locations（位置）中的现有数据。这意味着，在用户指定位置的 Spark SQL 中创建的 Hive 表始终是 Hive 外部表。...删除外部表将不会删除数据。 用户不能指定 Hive managed tables（管理表）的位置. 请注意，这与Hive行为不同。 因此，这些表上的 “DROP TABLE” 语句不会删除数据。
Hudi采用MVCC设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收DFS上的空间。...数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。...增量视图是通过查询上表之一实现的，并具有特殊配置，该特殊配置指示查询计划仅需要从数据集中获取增量数据。 接下来，我们将详细讨论在每个查询引擎上如何访问所有三个视图。...所有文件都以数据集的分区模式存储，这与Apache Hive表在DFS上的布局方式非常相似。 11. 如何写入Hudi数据集 通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。...如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator
外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCATION，Hive将在HDFS上 的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存...放在这里）； 删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除。...VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。...删除表时：在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。...③ 大表Join大表：把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。
乱序数据处理 这是官方的一张图。展示了Hudi会以何种策略处理延迟的数据。 图中展示了，时间轴上10:00 - 10:20之间在某个Hudi表中发生的事件。...获取自10:00以来的数据，可以将所有的新增的数据查询出来，而并不需要扫描整个大于7点timeline上的所有数据 文件布局 目录结构 Hudi将表以DFS的目录结构组织，表可以分为若干个分区，分区就是包含数据文件的文件夹...映射文件组包含了文件组中所有记录的ID映射。 表类型与查询 Hudi中表的索引、文件结构、流式原语、时间轴上的操作都是由表类型决定的（如何写入数据）。...而针对该表的查询，例如：SELECT COUNT(*)，Hudi会检查时间轴上最新的提交，过滤出来每个文件组上的最新slice，查询仅仅会查询出来已经提交的数据。（标记为绿色）。...COW类型表的目的在于从根本上改变对表的管理方式。
只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。...2, 对象模型转换器 (object model converters) 这部分功能由 parquet-mr 项目来实现，主要完成外部对象模型与 Parquet 内部数据类型的映射。...一个 column chunk 是由 Page 组成的，Page 是压缩和编码的单元，对数据模型来说是透明的。一个 Parquet 文件最后是 Footer，存储了文件的元数据信息和统计信息。...Row group 是数据读写时候的缓存单元，所以推荐设置较大的 Row group 从而带来较大的并行度，当然也需要较大的内存空间作为代价。...，特别是当你们的表非常宽（column 非常多）的时候，Parquet 无论在资源利用率还是性能上都优势明显。
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