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Hudi表允许多种类型操作,包括非常常用的upsert,当然为支持upsert,Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中。 当前,Hudi支持分区和非分区的数据集。分区数据集是将一组文件(数据)放在称为分区的桶中的数据集。一个Hudi数据集可能由N个分区和M个文件组成,这种组织结构也非常方便hive/presto/spark等引擎根据分区字段过滤以返回有限的数据量。而分区的值绝大多数情况下是从数据中得来,这个要求一旦一条记录映射到分区/桶,那么这个映射应该 a) 被Hudi知道;b) 在Hudi数据集生命周期里保持不变。
大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据。
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
通过Spark作业将数据写入Hudi时,Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性,请牢记以下几点。
笔记
本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考。
笔记
笔记
Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。
Apache Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档,并且支持多种语言,包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。当前Hive与SparkSQL已经支持查询Hudi的读优化视图和实时视图。所以理论上Zeppelin的notebook也应当拥有这样的查询能力。
云上对象存储的廉价让不少公司将其作为主要的存储方案,而Hudi作为数据湖解决方案,支持对象存储也是必不可少。之前AWS EMR已经内置集成Hudi,也意味着可以在S3上无缝使用Hudi。当然国内用户可能更多使用阿里云OSS作为云上存储方案,那么如果用户想基于OSS构建数据湖,那么Hudi是否支持呢?随着Hudi社区主分支已经合并了支持OSS的PR,现在只需要基于master分支build版本即可,或者等待下一个版本释出便可直接使用,经过简单的配置便可将数据写入OSS。
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发。
Apache Hudi(简称:Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据,同时它还提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
当向Flink集群提交用户作业时,从用户角度看,只需要作业处理逻辑正确,输出正确的结果即可;而不用关心作业何时被调度的,作业申请的资源又是如何被分配的以及作业何时会结束;但是了解作业在运行时的具体行为对于我们深入了解Flink原理有非常大的帮助,并且对我们如何编写更合理的作业逻辑有指导意义,因此本文详细分析作业的调度及资源分配以及作业的生命周期。
Flink提供了两种在yarn上运行的模式,分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式,本文分析两种模式及启动流程。
对于Flink中各个组件(JobMaster、TaskManager、Dispatcher等),其底层RPC框架基于Akka实现,本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
Java中的Object提供了很多方法供所有的类使用,特别是toString、hashCode、equals、getClass等方法,在日常开发中作用很大,Guava中包含Objects类,其提供了很多更为强大的方法。
笔记
前面学习了编写Web请求的控制器,创建简单的视图,本篇博文讲解控制器完成请求到结果渲染到用户的浏览器的过程。
版本上线时发现fastjson的toString方法的返回的字符串与与之前版本的toString方法返回的字符串不相同,这导致依赖toString进行md5计算所得到的结果不相同,更进一步导致其他依赖该md5值的插件发现和之前的md5值不相等而重启,导致数据存在丢失情况。
源于前一篇博文中提到,将Spring项目转化为Spring Web项目,发现添加项目文件和修改pom.xml文件等都是手动完成的,心想着开发一个Idea插件来自动化完成上面的过程,实现一键转化。
学习了Spring的注解、AOP后,接着学习Spring Web,对于Web应用开发,Spring提供了Web框架。
前面已经讲解了bean的装配技术,接着学习Spring中另外一个核心概念:切面
前面讲解了bean的核心装配技术,其可应付很多中装配情况,但Spring提供了高级装配技术,以此实现更为高级的bean装配功能。
在工作中发现Linux系统的重要性,于是计划重温下Linux,顺便记录笔记方便之后查阅。
bean是Spring最基础最核心的部分,Spring简化代码主要是依赖于bean,下面学习Spring中如何装配bean
针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm。
前面已经基本上讲解完了Netty的主要内容,现在来学习Netty中的一些可能存在的问题,如TCP粘包和拆包。
前面学习了WebSocket协议,并且通过示例讲解了WebSocket的具体使用,接着学习如何使用无连接的UDP来广播事件。
前面学习了codec和ChannelHandler之间的关系,接着学习WebSocket。
前面学习了Netty的codec框架,下面接着学习ChannelHandler与codec之间的关联。
前面已经学习完了Netty框架中的主要组件,接着学习codec框架。
前面已经学习了Netty的EventLoop以及线程模型,接着学习Netty的Bootstrapping。
在学习了ChannelHandler和ChannelPipeline的有关细节后,接着学习Netty的EventLoop和线程模型。
前面学习了Netty的ByteBuf,接着学习ChannelHandler和ChannelPipeline。
前面已经学习了Netty中传输部分,现在接着学习Netty中的ByteBuf。
在简单学习了Netty中的组件后,接着学习Netty中数据的传输细节。
前篇博文体验了Netty的第一个示例,下面接着学习Netty的组件和其设计。
前面已经学习完了Java NIO的内容,接着来学习Netty,本篇将通过一个简单的应用来了解Netty的使用。
前面学习了缓冲区的相关知识点,接下来学习通道。
在笔者打算学习Netty框架时,发现很有必要先学习NIO,因此便有了本博文,首先介绍的是NIO中的缓冲。
前面学习了Scala中包和导入的相关知识点,接着学习Traits(特质)
前面分析了FollowerZooKeeperServer,接着分析ObserverZooKeeperServer。
前面分析了LeaderZooKeeperServer,接着分析FollowerZooKeeperServer。
前面分析了ZooKeeperServer源码,由于QuorumZooKeeperServer的源码相对简单,于是直接分析
前面阐述了服务器的总体框架,下面来分析服务器的所有父类ZooKeeperServer。
前面已经介绍了Zookeeper中Leader选举的具体流程,接着来学习Zookeeper中的各种服务器。
前面学习了Leader选举的总体框架,接着来学习Zookeeper中默认的选举策略,FastLeaderElection。
前面学习了Scala的Methods,接着学习Scala中的Object
前面学习了Scala的Methods,接着学习Scala中的Object