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flink hudi
阿里云基于
Flink
CDC+
Hudi
实现多表全增量入湖实践
答:
Hudi
的核心理念,即为Uber设计的高效处理小文件、低延迟和更新删除能力,被阿里云巧妙地应用到多表CDC全增量入湖的实践中。阿里云在构建多表全增量入湖的过程中,吸取了业界的经验,如Spark/
Flink
与Hudi的单表入湖模式,但深知表与表之间的同步复杂性。为简化管理,我们选择了Flink CDC与Hudi的组合,旨...
Hudi
基础入门篇
答:
Hudi
,由Uber技术先驱者打造并在2016年开源,自那时起,它凭借其强大的数据处理能力与卓越的可扩展性,一路晋升为Apache顶级项目,如今最新版本已是0.9.0。Hudi的诞生标志着对实时数据湖处理的革新,它最初支持Spark的数据摄入,而后在0.7.0版本中与
Flink
无缝融合,提供了Flink SQL CDC功能,满足了日...
hudi
流写入如何保证事务
答:
2.
Hudi
简介2.1 时间线(Timeline)Hudi内部按照操作时刻(instant)对表的所有操作维护了一条时间线,由此可以提供表在某一时刻的视图,还能够高效的提取出延后到达的数据。每一个时刻包含:时刻行为:对表操作的类型,包含:commit:提交,将批次的数据原子性的写入表;clean: 清除,后台作业,不断清...
Hudi
Hive sync 使用
答:
Spark/
Flink
可以使用Hive的metastore,但是Hive无法通过Hive metastore中的Spark/Flink表直接查询数据。为了解决这个问题,可以配置使用Hive sync。在Spark/Flink操作表的时候,自动同步Hive的元数据。这样就可以通过Hive查询
Hudi
表的内容。Hive metastore通过目录结构的来维护元数据,数据的更新是通过覆盖来保证事...
Apache
Hudi
- 初步了解
答:
流式模型,典型的就是使用
Flink
来进行实时的数据计算。针对批式和流式的优缺点,Uber 提出了增量模型,相对批式来讲,更加实时,相对流式而言,更加经济。增量模型,简单来讲,是以 mini batch 的形式来跑准实时任务。
Hudi
在增量模型中支持了两个最重要的特性,在增量模型中,Hudi 提供了两种 ...
Hudi
概念和特性
答:
Apache
Hudi
是一个Data Lakes的开源方案,Hudi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具有如下基本特性/能力:https://
hudi
.apache.org/docs/next/timeline/ Hudi内部维护了时间线,支持按照数据的到达时间顺序来获取数据。Hudi确保时间线上的动作是...
Linkflow是如何使用Apache
Hudi
构建实时数据湖的?
答:
Linkflow作为先进的数据收集平台,每天处理海量数据,其中包含不可变和可变两部分。原有的MySQL管理系统在面对多维查询时,因数据碎片化问题,效率大打折扣。因此,我们寻求解决方案,将数据湖与Apache
Hudi
相结合,利用Debezium的
Flink
CDC方案与Kafka的数据路由,一举解决了性能和灵活性的难题。 关键的选择落...
“数据湖三剑客”
Hudi
、Delta Lake和Iceberg 深度对比
答:
Iceberg 支持通过流式方式读取增量数据,支持 Structed Streaming 以及
Flink
table Source。 Apache
Hudi
是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。 Hudi支持如下两种表类型: 使用Parquet格式存储数据。Copy On Write表的更新操作需要通过重写实现。 使用...
EMR 实战心得浅谈
答:
在资源管理上,通过预估EC2需求并主动扩展,可以优化计算效率。随着EMR集群的升级,处理Spark、
Flink
和
Hudi
等组件的复杂性也随之增加,但目标始终是提升用户体验和降低成本。每个环节的优化都是为了确保在离线计算的高时效性和实时计算的资源高效利用之间找到最佳平衡。最后,尽管EMR已经为大数据处理提供了强大...
中国电信天翼云全国产化大数据平台落地广西!
答:
在性能提升方面,翼MR平台强化了Spark3组件的批量数据处理能力,效率提升1.2倍,交互式数据分析则通过自主研发的Doris技术,查询速度提升50%,同时实现了精细化的租户权限管理。而
Flink
CDC和
Hudi
技术的应用,更是实现了数据全增量入湖,进一步丰富了数据汇聚场景,助力企业实时洞察业务动态。天翼云大数据平台...
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