介绍：HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 HDFS 设计原理HDFS 架构HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成：NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，关闭、重命名
分布式文件系统hdfs的详细介绍1.1 hadoop的文件系统1.2 hdfs分布式文件系统设计的目标：1.3 HDFS的架构图之基础架构1.3.1 NameNode与Datanode的总结概述1.4 secondarynameNode如何辅助管理FSImage与Edits文件 1.1 hadoop的文件系统hadoop的文件系统： 文件系统：是一个顶层的抽象，具体的实现，需要取决于你自己的获取
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能
摘要：Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎。
作者：Hello EI 。Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。Hudi结构Hudi的架构如图1-1所示。Hudi支持两种表类型Copy On Write写时
一、 HDFS Federation架构* 在有Federation之前的HDFS架构NameSpace层: 管理路径、文件以及blocks的关系，同时支持文件系统的操作比如mkdir/put/get等； BlockStorage层： - Block Management: 维护Datanode中存储的映射关系，主要是支持block层的创建、删除、修改及副本的放置等； - Physical
搭建开发环境1.安装eclipse，新建项目，并导入hdfs的jar包----hadoop安装目录下share目录下hadoop目录下： 目录文件如下; 先导入hdfs文件里的jar包： 导入 hadoop-hdfs-2.7.7以及lib目录下的所有jar包。 然后回到上一级目录导入common文件下的jar包： 导入hadoop-common-2.7.7以及lib文件夹下的所有jar包。若在Wi
转载
2023-07-29 11:07:11
131阅读
# Flink SQL 写 hudi 最近在做一个数据湖项目，基于 Hudi 的湖仓一体项目，计算引擎是 Flink + Spark 之前稍稍研究了一下数据湖的三个主要技术组件 IceBerg，以为可能会用，在网上看资料的时候，同样也发现，IceBerg 对 Flink 比较亲和，Hudi 对 Sp ...
转载
2021-07-19 08:17:00
1340阅读
2评论
本文将介绍 HDFS 端到端的数据读操作。因为数据是以分布式方式存储的，那么数据读操作将是并行执行的。并且让你理解 HDFS 读数据流程，以及客户端是如何跟 Slave 节点交互的，以及如何从 Salve 节点读取数据的。HDFS 数据读操作 HDFS 数据读取流程 下面将详细介绍 HDFS 并行读数据流程，以及客户端是怎么与 Namenode 和 Datanode 交互的，如何对客户端
COW（Copy-on-Write）
COW（Copy-on-Write）更新流程如下
首先，对要更新的数据进行去重，确保每个记录只有一个条目。这是为了避免多个记录更新同一个键，导致数据不一致。
对这批数据创建索引，将HoodieKey（包含键和分区信息）映射到HoodieRecordLocation（包含文件ID和记录偏移量）。创建索引 (HoodieKey => Hoodie
原创
2023-04-24 21:57:50
495阅读
欢迎关注微信公众号：ApacheHudi1. 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-a692-6c70f75c9380-0_0-384-2545_20200513165135.parquet, start=0, length=67108864, fileSi
向HDFS写入文件的操作流程图如下： 根据上图对整个写操作的逻辑进行讲解：1.调用DistributedFileSystem.create(....)方法，在此方法中初始化DFSClient.DFSOutputStrea
# Hudi Hive 支持及其应用简介
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi 是一个开源的数据湖存储与处理框架，旨在提供高效的数据管理能力，支持数据的增量更新、删除以及事务性写入。Hudi 支持在大规模数据湖中处理数据，能够提高数据处理的效率和可靠性。
## Hudi 与 Hive 的关系
Hudi 可以与 Hive 集成，通过 Hive 来查询和分析 Hudi 管理的数据。
背景目前hudi的与spark的集合还是基于spark datasource V1来的，这一点可以查看hudi的source实现就可以知道:class DefaultSource extends RelationProvider
with SchemaRelationProvider
with CreatableRelationProvider
with DataSourceRegis
转载
2023-10-24 08:57:08
143阅读
文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
转载
2023-07-17 22:44:01
175阅读
# 使用Hudi写入多个topic的数据
## 介绍
Apache Hudi 是一款开源的数据湖解决方案，可以用于实时流和批处理场景下的数据管理和分析。在实时流处理中，Spark结合Hudi可以实现对多个topic的数据进行写入和管理。本文将介绍如何使用Spark和Hudi来写入多个topic的数据，并提供相应的代码示例。
## 流程
下面是写入多个topic数据到Hudi的流程图：
`
RDD算子调优1. 避免RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：一个简单的案例// 需要对名为“hello.txt”的HDFS文件进行一次map操作，再进行一次reduce操作。
//也就是说，需要对一份数据执行两次算子操作。
// 错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创
简介上一篇文章《基于 Ubuntu 玩转 Hudi Docker Demo （2）—— 测试数据写入 Kafka》介绍了如何将测试数据写入到 kafka 集群。 本文介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 数据，并将数据写入 HDFS。 其中 Hudi 以 Jar 包的方式引入到 Spark。Hudi 表和查询的类型表类型支持的查询类型Copy On Write (写时复制，简称 cow)支持
转载
2023-10-02 07:57:08
314阅读
一、大数据介绍量特别大的数据，大数据特征：数据体量大高速：数据产生的速度快类型多样价值密度低真实二、HDFS 介绍HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代
本文目录：HDFS写数据流程HDFS读数据流程NameNode和SecondaryNameNodeDataNode1.HDFS写数据流程 1.1. 剖析文件写入过程 （1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件（RPC），NameNode进行权限检查并查验目标文件是否已存在，父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端对
概述 在hudi数据湖框架中支持三种方式写入数据：UPSERT（插入更新）、INSERT（插入）和BULK INSERT（写排序） UPSERT：默认行为，数据先通过index打标（INSERT/UPDATE），有一些启发式算法决定消息的组织以优化文件的大小 INSERT：跳过index，写入效率更
原创
2022-06-10 19:16:27
435阅读
