# 湖仓一体 Hudi Hive 实现流程
## 1. 介绍
湖仓一体（Hudi）是一种用于处理大规模数据流的开源数据湖技术。Hudi 提供了一种将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（如 HDFS）上，并提供增量数据写入和读取功能的方式。Hudi Hive 是将 Hudi 与 Hive 结合使用的一种方式，可以对 Hudi 存储的数据进行查询和分析。
在本文中，我将向你介绍如何使用 H
原创
2023-09-01 05:09:52
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在互联网技术飞速发展的今天，数据已经成为了最为宝贵的资源之一。数据的产生、收集和分析，已经成为了科技公司最为重要的一环。到底什么是湖仓一体？它和数据仓库、数据湖的关系是什么？为什么要用一体来形容呢？从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据
数据湖回顾在之前的文章《什么是数据湖》中提到数据湖遇到的几个挑战：不支持事务，缺乏对数据质量和治理的约束，缺乏性能优化的手段。缺乏对数据质量和治理的约束，数据存在可靠性的问题元数据存储的扩展性差，随着数据湖的数据越来越多，查询性能变得越来越慢湖仓是如何解决这些挑战的如何解决数据湖面临的挑战？在数据湖的基础之上引入事务层，把数据湖和数据仓库的优点有机结合在一起，形成了一个可以同时支持数据分析、数据科
本期我们将带来Hologres高性能分析引擎加速查询云数据湖DLF的技术原理解析。随着云服务被接受的程度不断提升，云用户日益愿意将其收集的数据存储在低成本的对象存储里，比如OSS，S3等。与此同时，基于云的数据管理方式也得到相应的推广，元数据也不断存储在阿里云DLF（Data Lake Formation）上。OSS和DLF的结合成就了一种新的数据湖搭建方式。这种基于云存储的数据湖集累的数据规模也
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2023-08-30 21:31:37
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Hudi介绍概述架构图核心概念Timeline文件布局索引表类型与查询COW类型表详解MOR类型表详解流实时摄取Frog造数程序Structured Streaming湖仓一体（Hudi + Hive）Hive查询表映射分区Spark SQL查询配置Hive配置spark sql查询Hudi表数据Thrift Server数据无法更新同步问题小文件测试Strcutured Streaming MO
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2021-12-21 17:18:52
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数据，已经成为了企业的生命线与核心资产，数据管理和数据分析成为非常重要的应用领域。出于对数据管理领域的关注，不同行业也逐步提升了对数据存储、数据治理及数据分析能力的要求，这一趋势带来了新理念。从数据仓库到数据湖再到湖仓一体，关于数据的存储和管理有了越来越多的新概念和新方法。这三个概念看起来非常相似，其定义也同样相似吗？是不是就是存储容量的区别？其实并不是如此，要明白它们有什么区别，就从概念溯源，分
湖仓一体技术调研(Apache Hudi、Iceberg和Delta lake对比)作者：程哥哥、刘某迎 、杜某安、刘某、施某宇、严某程1 引 言 随着当前的大数据技术逐步革新，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，还实现了各种不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能，这就是所谓的"湖仓一体"。湖仓一体(D
01为什么需要湖仓融合本章节将从三个方面循序渐进介绍湖仓融合的意义和价值，以及 StarRocks 在湖仓中发挥的作用。1.数据湖的基本定义及价值（1）什么是数据湖数据湖的概念和技术实现在不同的行业也有着较大的区别：云厂商：基于对象存储，以 S3、OSS、COS 等构建数据底座，进行统⼀存储；互联网公司：以数据湖三剑客为主，Iceberg、Hudi、Delta lake。它们可以支持比 Hive更
SequoiaDB从「多模数据湖」、「实时数据湖」发展到「湖仓一体」架构，为客户提供「数据核心」所需的全量数据存储，实时对客服务，及基于统一数据源的分析能力，充分激活客户的离线数据。当中，多模数据的融合管理，以及非结构化数据的管理能力是个关键。 IDC研究报告显示，到2024年，全球数据总量将超过145ZB，且每年以22%的速度持续增长。其中，非结构化数据的规模尤其明显。在金融银行业中，
数字化转型的浪潮下，许多企业都在不断探索实践如何能将数据进行最大化价值体现。随着数据应用的场景不断丰富，大量的结构化数据和非结构化数据陡增，数据价值的提升也给企业及开发者们带来了新的问题：巨大的数据量如何能低成本、高效地进行储存、预处理？01/ 大数据云原生时代，湖仓一体代表了未来湖仓一体技术的出现，实现了对数据湖与数据仓库技术融合的同时，也为用户带来了新的意义价值。作为数字化转型的其中道路之一，
1、数据仓库数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析
十年聚焦，力出一孔。巨杉成立10年以来，深耕自研分布式数据库技术，聚焦金融银行业，紧贴客户发展需求，从多模数据湖、实时数据湖发展到湖仓一体架构。湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中备受关注的焦点。 近日，巨杉数据库SequoiaDBv5.2产品发布会成功举办。发布会上，赛迪顾问软件与信息服务业研究专家出席，并对此前发布的《
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2023-09-15 21:18:11
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Data Lakehouse（湖仓一体）是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了Data Warehouse和Data Lakes的最佳特性。数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。1、背景 在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse
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2023-08-08 21:08:54
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目录一、什么是湖仓一体二、湖仓一体架构的特点三、常见框架1、Apache Hudi2、Apache Iceberg3、Delta Lake 数据库早已解决了数据问题，但无法满足现代使用场景和作业的需求。数据湖的出现是为了规避数据库的局限性，Spark 是构建数据湖的最佳工具之一。但是，数据湖缺少数据库提供
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2023-08-10 18:11:44
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目录1、数据仓库数据仓库的特征2、数据湖数据湖的特征数据仓库和数据湖的对比3、湖仓一体湖仓一体的特征湖仓一体的优势智能湖仓数据仓库、数据湖、湖仓一体对比 1、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。 早期系统采用关系型数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，人们对于多方面数据进行分析的需求愈加强烈，这就要求建立一个能够面向分析、集成保存大量历史数据
伴随5G、大数据、AI、IoT的飞速发展，数据呈现大规模、多样性的高速增长。为了应对更加复杂多变的业务需求，许多机构对数据处理的实时性和融合性提出了更高的要求，“湖仓一体”的概念应运而生，它打破了数据仓库和数据湖之间的壁垒，使得割裂的数据融合统一，减少了数据分析中的搬迁，实现了统一的数据管理，有利于发现更多数据价值。01 什么是数据仓库？数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为D
随着当前大数据技术应用趋势，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，同时还实现了不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能。 湖仓一体是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在
数据入湖的时效性直接影响整体数据应用效果，基于湖仓一体架构的巨杉数据库通过对接业界主流的Flink,Spark和Storm等主流的流式框架，实现实时生产数据的高速入湖，原汁原味的将数据保留在巨杉数据库中。SequoiaDB是巨杉数据库通过10年的不断迭代，从多模数据湖架构演进出来的“湖仓一体”架构产品。SequoiaDB的“湖仓一体”结合了数据湖与数据仓库，是一个融合的基础设施环境，支持从原始数据
在增效降本的大背景下，vivo大数据基础团队引入Hudi组件为公司业务部门湖仓加速的场景进行赋能。主要应用在流批同源、实时链路优化及宽表拼接等业务场景。
巨杉数据库SequoiaDB从「多模数据湖」、「实时数据湖」发展到「湖仓一体」架构，为客户提供「数据核心」所需的全量数据存储，实时对客服务，及基于统一数据源的分析能力，充分激活客户的离线数据。当中，「实时数据湖」对比Hadoop架构，除了海量数据存储能力外，还提供高并发的实时对客服务能力。随着数字化转型的深入，以及金融科技的不断发展，金融银行业的应用系统正在经历从功能型系统向数据型系统转型，金融企
