# Hudi数据架构详解
## 引言
Apache Hudi是一个开源的数据湖技术，它提供了一种用于实时分析和批量导入数据的数据管理框架。Hudi能够在数据湖中提供增量和快速查询，同时保证数据一致性和可靠性。本文将介绍Hudi的数据架构，包括数据模型、元数据管理和数据读写流程，并结合代码示例进行详细说明。
## Hudi数据架构
### 数据模型
Hudi将数据划分为三个核心概念：记录（
原创
2024-03-05 06:33:01
117阅读
# 数据湖 Hudi 架构入门指南
## 一、什么是数据湖 Hudi 架构？
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个非常有用的框架，允许在数据湖中高效地存储和管理数据。它支持增量数据处理、数据更新、删除以及流式和批量数据处理。
## 二、实现“数据湖 Hudi 架构”的流程
下面的表格总结了构建数据湖 Hudi 架构的
原创
2024-10-22 04:34:47
81阅读
# 基于 Hudi 的大数据架构
在大数据处理的世界中，Apache Hudi 是一种流行的框架，它为大数据存储和处理提供了强大的支持。Hudi 是一个开源项目，主要用于在大规模分布式环境中进行数据湖管理。它不仅解决了数据的增量更新和删除的问题，还支持高效的数据读取和查询。
## Hudi 的基本概念
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incremental）是
# 如何实现HUDI数据湖架构图
## 整体流程
为了实现HUDI数据湖架构图，我们需要按照以下步骤来进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HUDI表 |
| 2 | 将数据写入HUDI表 |
| 3 | 从HUDI表中读取数据 |
| 4 | 更新HUDI表中的数据 |
| 5 | 删除HUDI表 |
## 操作步骤
### 步骤1：创建H
原创
2024-07-01 06:02:47
27阅读
Hudi 的架构
Apache Hudi（Hive Upserts Deltas for Incremental processing）是一个用于处理大规模数据集的开源框架，专为大数据生态系统设计。它允许用户在大数据平台上进行高效的增量数据处理，提高了数据的可操作性和数据管道的灵活性。随着数据量的日益增加，传统的数据湖架构在数据写入和读取方面存在性能瓶颈，Hudi 提供了一种解决方案，通过支持快
Apache Hudi 是由 Uber 开源的在分布式文件系统上提供对大型分析数据集的摄取、管理以及查询的数据湖框架。2019 年 1 月加入 Apache 孵化器进行孵化，5 月份，Hudi 晋升为 Apache 顶级项目。本文主要从 “增量处理”的角度切入来谈谈 Hudi 对于数据湖的重要性。更多关于 Apache Hudi 的框架功能、特性、使用场景以及最新进展等可关注 QCon 全球软件开
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2024-05-07 18:00:17
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本主题适用于： 在本演练中，将使用 Visual Studio 比较两个数据库的架构。 架构比较操作还会从差异中生成一个数据定义语言 (DDL) 脚本。 使用此文件可以将目标数据库的架构与源数据库的架构进行同步。 有关更多信息，请参见比较和同步数据库架构。您将遵循本演练中的以下过程：创建一个简单数据库。 如果您已完成演练：比较数据库的架构和数据库项目的架构，则可以使用生成的数据库并跳过这一部
一、简介Hudi是Uber公司开源的数据湖架构，它是围绕数据库内核构建的流式数据湖。 Hudi设计文件存储和管理，数据模型有2种：COW和MOR 基本使用：hudi底层的数据可以存储到hdfshudi的数据文件是parquet列式存储hudi可以使用spark/flink 来消费 kafka消息队列的数据hudi先将数据处理为 hudi 格式的 row tables （原始表），然后原始表被 In
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2023-08-13 20:26:17
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# Hudi 数据湖架构解析及代码示例
在大数据时代，数据的管理和存储成为了企业面临的重要挑战。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）作为一种开源的数据湖解决方案，能够高效处理大规模数据的增量更新、删除以及实时查询。本文将介绍 Hudi 的架构图，代码示例，帮助读者更好地理解其运作原理。
## Hudi 概述
Hudi 通过将数据存储在分布
VDI为集中存储、集中运算的虚拟桌面架构。该架构是把所有的客户机数据运算都集中在服务器端管理，将远端的这个显示结果的视频帧压缩后传输到客户端后进行还原显示。 VDI的优势是，提高服务器利用率，快速部署，从本质上的集中管控，集中存储不在客户端残留任何数据,保障数据安全性，可以做服务器集群实现负载均衡、高可用和分布式存储等功能，对客户端配置要求非常低，支持ARM架构，可以随时
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2023-11-07 12:17:12
196阅读
1、数据湖是什么？能干什么？为啥是数据湖？ 数据湖发展至今，已经成为一个当下大数据行业比较火爆的话题，并且很多大公司介入开始使用和研究，下面这篇博文带你深入了解相关的概念，有助2、从0到1本地搭建数据湖环境 本地
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2024-08-21 09:15:18
73阅读
# 实现“Hudi架构图”教程
## 一、整体流程
### 步骤概述
下面是实现“Hudi架构图”所需的整体步骤：
```mermaid
journey
Title: 实现“Hudi架构图”流程
section 创建Hudi表
创建表结构: 开始
上传数据: 进行中
更新数据: 未开始
查询数据: 未开始
原创
2024-03-10 06:04:43
52阅读
今天主要简单介绍下CI/CD持续集成 & 交付 & 部署，以及延伸出来的Devops。Devops我也不知道是啥，百度百科给出的定义是（过程、方法与系统的统称），不知道看官明白没，反正我是没看明白，我给的定义就是“只能意会,不能言传”。通俗点说就是开发+测试+运维，一条龙服务。在早期团队里面，开发人员写完代码，自测以后，通知测试团队，并且手动发布部署到测试服
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2024-10-15 16:39:22
37阅读
随着信息化进程的加快，传统数仓越来越无法适应海量数据存储和分析的需求，天下苦数据仓库久矣！只能存储结构化数据，无法采集存储非机构化数据无法存储原始数据，所有数据须经过ETL清洗过滤离线数仓的数据表牵一发而动全身，数据调整工程量大实时数仓存储空间有限，无法采集和存储海量实时数据回溯效率低下，实时数据和离线数据计算接口难以统一作为大数据变革的下一个风口，数据湖可以完美解决传统数仓的各大痛点。01触手可
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2024-08-22 15:32:41
80阅读
# 实现"Hudi高可用架构"指南
## 1. 流程概述
为了实现"Hudi高可用架构"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------|
| 1 | 搭建ZooKeeper集群 |
| 2 | 配置Hudi使用ZooKeeper |
| 3 | 部署Hudi集群 |
## 2. 操作步骤
### 2.1 搭建ZooKeeper集群
首先，我们需要搭
原创
2024-06-04 07:18:43
55阅读
# 如何实现 Hudi 数据湖技术栈架构图
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于高吞吐量数据存储和处理的开源项目。Hudi 数据湖技术栈架构图能够帮助开发者理解 Hudi 的核心组件和工作流程。本文将为初学者详细讲解如何创建一个 Hudi 数据湖架构图，分解成步骤，并提供所需的代码示例及解释。
## 步骤流程
为了清晰、简练的展
原创
2024-08-22 08:33:29
160阅读
# 数据湖架构开发 Hudi 视频下载指南
## 引言
在数据工程的世界中，Apache Hudi 提供了一种高效、灵活的方法来管理和处理大规模的数据集。对于刚入行的开发者来说，学习如何实现数据湖架构的开发并进行视频下载，可能有些复杂。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你理清思路，并顺利实现目标。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个开发流程。我们可以将流程分为以下几个关键步骤：
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简介DeltaLakeDeltaLake是一个致力于在数据湖之上构建湖仓一体架构的开源项目。 DeltaLake支持ACID事务，可扩展的元数据存储，在现有的数据湖（S3、ADLS、GCS、HDFS）之上实现流批数据处理的统一。 官网地址：https://delta.io 当前版本：1.1.0HudiHudi是新一代的流式数据湖平台，在开源的文件系统之上引入了数据库的表、事务、高效的更新/删除、索
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2023-12-19 13:11:37
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三、Apache Hudi核心概念3.1 基本概念Hudi 提供了Hudi 表的概念， 这些表支持CRUD操作， 可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储， 然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询。Hudi表的三个主要组件：有序的时间轴元数据， 类似于数据库事务日志。分层布局的数据文件： 实际写入表中的数据；索引（ 多种实现方式）： 映射包含指定记录的数据集。3.1
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2023-12-15 13:47:40
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Hudi文中部分代码对应 0.14.0 版本发展背景初始的需求是Uber公司会有很多记录级别的更新场景，Hudi 在Uber 内部主要的一个场景，就是乘客打车下单和司机接单的匹配，乘客和司机分别是两条数据流，通过 Hudi 的 Upsert 能力和增量读取功能，可以分钟级地将这两条数据流进行拼接，得到乘客-司机的匹配数据。 为了提升更新的时效性，因此提出了一套新的框架作为近实时的增量的解决方案 &
