1 前言Apache Hudi是大数据领域中新一代基于流式计算数据存储平台,又称之为数据湖平台(Data Lake Platform),其综合传统数据库与数据仓库核心功能,提供多样化数据集成、数据处理以及数据存储平台能力。Hudi提供核心功能包括数据表管理服务、事务管理服务、高效增删改查操作服务、先进索引系统服务、流式数据采集服务、数据集群与压缩优化服务、高性能并发控
转载 2024-04-03 15:50:12
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博客内第一种方法稍微有一点问题。因为hudi 支持hive版本为2.1.1,而之前我们测试环境hive版本为1.2.1,所以关于方式一报错,我们单方面的认为是hive版本不兼容原因,加上当时环境不能说变就变,一直没有去研究这个问题;前不久,我们测试环境升级后,hive版本升级到2.1.1,发现执行之前代码还是这样报错,于是稍微研究了hudi hive sync,特意记录代码objec
文章目录一. 什么是Hudi二. 发展历史三. Hudi 功能特性四. Hudi 基础架构五. 使用公司六. 小结参考: 一. 什么是HudiApache Hudi(发音“hoodie”)是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表,事务,高效upserts /删除,高级索引,流式摄取服务,数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开源文
1. 什么是Hudi?Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上存储。Hudi主要目的是高效减少摄取过程中数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上分析数据集通过两种类型表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)近实时表(Near-Real-Time Table)。读优化表主要目的是通
# HudiHive科普介绍 在大数据时代,处理分析海量数据是一个重要挑战。Apache Hudi Apache Hive是两个重要开源项目,它们帮助我们更好地管理查询大数据。本文将简要介绍HudiHive基本概念功能,以及它们如何协同工作,最后给出代码示例可视化图表,以帮助您更好地理解这些工具。 ## 1. Apache Hudi简介 Apache Hudi(Had
原创 7月前
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总述 Hudi提供两类型表:写时复制(Copy on Write, COW)表读时合并(Merge On Read, MOR)表。 对于Copy-On-Write Table,用户update会重写数据所在文件,所以是一个写放大很高,但是读放大为0,适合写少读多场景。 对于Merge-On-Read Table,整体结构有点像LSM-Tree,用
 一、前言ETL一词较常用于数据仓库,但其对象并不仅限于数据仓库。ETL是指将数据从源系统中经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到目标数据存储区过程。常见ETL工具有Oracle Data Integrator、Informatica PowerCenter、DataStage、Kettle、DataSprider等。在大数据应用中,海量数据及对潜在应用
转载 2024-09-03 20:34:12
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# Hudi Hive 关系 ## 1. 引言 在大数据领域,实时数仓建设维护是非常重要,而 Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) Hive 是常用工具。 Hudi 是一种用于大规模数据湖数据管理工具,可以实现增量更新、删除查询,并提供了幂等数据写入操作。Hive 是建立在 Hadoop 上数据仓库基础架构,提供了
原创 2023-12-01 13:58:10
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# HudiHive集成指南 作为一名经验丰富开发者,我将引导你了解HudiHive集成过程。Hudi(Hadoop Upserts and Incremental processing)是一个开源存储处理框架,用于在Hadoop生态系统中进行高效增量处理。Hive是一个数据仓库软件项目,用于对存储在分布式存储系统中大数据进行查询管理。将HudiHive集成,可以让你利用Hiv
原创 2024-07-21 06:39:17
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## HiveHudi区别 ### 1. 引言 在大数据领域,HiveHudi是两个常用工具。Hive是建立在Hadoop之上数据仓库基础设施,它提供了一种类似于SQL查询语言,用于处理大规模结构化数据。而Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)则是一个用于处理数据开源库,它提供了一种更高效、可扩展方式来实现增量更新操作。
原创 2023-11-11 07:35:39
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文章目录数据管理.hoodieamricasasiaHudi存储概述Metadata 元数据Index 索引Data 数据参考资料: 数据管理**Hudi 是如何管理数据? **使用表Table形式组织数据,并且每张表中数据类 似Hive分区表,按照分区字段划分数据到不同目录中, 每条数据有主键PrimaryKey,标识数据唯一性。Hudi 数据管理Hudi数据文件,可以使用操作系统文件
转载 2023-12-28 16:59:35
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数据湖定义业界对于数据湖定义存在一定争议,个人认为数据湖就是针对传统hive数仓不支持acid、upsert、schema evolution等痛点上,提出一种数据存储库。 hive痛点:hive主要特性是提供了sql解析元数据管理功能,统一管理了存储在hdfs上数据shcmea信息。但是设计之初hive并没有考虑支持upsert,schema evolution等特性,基于这些业务痛
转载 2023-09-01 11:48:21
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# 如何实现hivehudi版本 ## 一、流程概述 为了实现hivehudi版本,我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个流程概述: ```mermaid gantt title 实现hivehudi版本流程 dateFormat YYYY-MM-DD section 设置环境 安装hudi:2022-01-01, 1d section 配置
原创 2024-03-27 06:58:32
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## HudiHive区别 ### 概述 在大数据领域,Hudi(Hadoop Upserts anD Incrementals)Hive是两个常用工具,用于数据处理管理。Hudi是一个用于增量更新和删除开源数据湖解决方案,而Hive是一个数据仓库工具,用于查询分析大规模数据集。 ### 流程 下面是实现"HudiHive区别"步骤: | 步骤 | 操作 | |---|---
原创 2024-03-23 08:09:48
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hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询分析存储在Hadoop中大规模数据机制。hive数据仓库工具能将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。hive本身并不存储数据,数据存储在hdfs上。 通过这篇文章你可以了解到以下内容:一、命令执行二、库表操作1.数据库操作2
转载 2024-08-28 12:45:32
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HudiHive集成 一、配置HiveServer2HudiHive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中,那么同时映射Hive表,让Hive表映射数据对应到此路径上,这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作,这时需要配置HiveServer2。1、在Hive服务端配置hive-site.xml#在Hive 服务端 $HIVE_HOME/conf/hive-sit
转载 2023-11-03 12:48:31
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1.更新,事务,索引,不支持,是全表扫描,但它支持通过partitionbucket来进行快速查询 2.创建表字段类型java类型是对应。区别在于它有tinyint代替char,只有0.10.0之后才支持日期类型,并新增了binary数据类型,提供转换为字符串类型函数。 3.查询语句中,不支持having,可写嵌套select来解决;group by后只能是表定义列名,不能像mys
转载 2024-04-02 15:23:14
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数据湖架构–HudiHudi是Uber公司开源数据湖架构,数据湖架构是近些年出现一种新技术架构,主要是解决目前大数据中Hive储存一些痛点。HUDI名字来自四个英文单词缩写(Hadoop Upsert Delete and Incremental),顾名思义HUDI就是为大数据增加了修改、删除特性。 当前大数据生态中数据大多存储在Hive中,但是Hive数据是基于分区存储,也就最
转载 2024-04-02 12:39:28
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湖仓一体时代来临解决大数据企业发展过程Lambada、Kappa架构诸多痛点,三大数据湖技术Iceberg、Hudi、Delta Lake发展迅速,本篇则以学习功能较为齐全Hudi 数据湖入手,了解其特性使用场景,一步步操作编译安装Hudi最新版本0.12.1,并初步了解时间轴、文件布局、索引、表类型、查询类型核心概念。 @目录概述定义发展历史特性使用场
第10章 企业级调优10.1 执行计划(Explain)1)基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query2)案例实操(1)查看下面这条语句执行计划没有生成MR任务hive (default)> explain select * from emp; Explain STAGE DEPENDENCIES: Stage-
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