# 从Hudi到Hive：实现数据读写
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）和Hive是两个非常重要的工具。Hudi是一种用于处理流式和批处理数据的数据湖技术，而Hive是一个数据仓库查询和分析工具。通过将Hudi和Hive结合起来，可以实现数据的读写操作，为数据分析提供更加灵活和高效的方式。
## Hudi简介
Hudi是
原创
2024-07-04 06:15:59
45阅读
在现代大数据应用场景中，对数据的实时读取与写入变得越来越重要，尤其是使用Apache Hudi这样的数据湖解决方案。Java作为主流的编程语言，在Hudi的数据交互中扮演着重要的角色。本文将详细讨论Java如何实现对Hudi的读写操作，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
### 背景定位
在一个金融服务公司，我们需要对客户交易数据进行实时ETL处理，以便在分析和报
背景Hudi 源表对应一份 HDFS 数据，通过 Spark，Flink 组件或者 Hudi CLI，可以将 Hudi 表的数据映射为 Hive 外部表，基于该外部表， Hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。Hive On Hudi 集成这里以 hive3.1.1、hudi 0.9.0为例， 其他版本类似1）将 hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.
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2021-12-16 17:23:26
1425阅读
## Hive + Hudi: 构建可靠的大数据湖仓库
### 引言
随着大数据技术的快速发展和应用场景的不断扩大，构建可靠的大数据湖仓库变得越来越重要。在这个过程中，Hadoop生态系统的两个重要组件Hive和Hudi扮演了重要的角色。本文将介绍Hive和Hudi的基本概念和用法，并通过代码示例演示它们如何协同工作来构建可靠的大数据湖仓库。
### Hive简介
Hive是一个基于Hadoo
原创
2023-07-29 05:54:08
248阅读
Presto-Hudi 连接器从 PrestoDB 0.275 版本开始，用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息，请查看 prestodb 文档[1]。存档点以外的存档Hudi 支持保存点和恢复功能，这对备份和灾难恢复场景很有用。更多信息查看这里[2]。在 0.12.0 之前，给定表的归档
目录0. 相关文章链接1. 创建 Hive 外表2. 查询 Hive 外表2.1. 设置参数2.2. COW 表查询2.2.1. 实时视图2.2.2. 增量视图2.3. MOR 表查询2.3.1. 实时视图2.3.2. 读优化视图2.3.3. 增量视图0. 相关文章链接 Hudi文章汇总
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2023-11-09 00:46:19
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1 前言Apache Hudi是大数据领域中新一代的基于流式计算的数据存储平台，又称之为数据湖平台（Data Lake Platform），其综合传统的数据库与数据仓库的核心功能，提供多样化的数据集成、数据处理以及数据存储的平台能力。Hudi提供的核心功能包括数据表管理服务、事务管理服务、高效的增删改查操作服务、先进的索引系统服务、流式数据采集服务、数据集群与压缩优化服务、高性能的并发控
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2024-04-03 15:50:12
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## 了解Hive和Hudi
在大数据领域中，Hive和Hudi都是非常流行的工具。Hive是一个数据仓库工具，它可以将结构化数据存储在HDFS中，并提供SQL查询的功能。而Hudi是一个用于增量数据处理的工具，它可以实现数据的更新、插入和删除操作，并提供ACID事务支持。
### 什么是Hive
Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询功
原创
2024-06-29 04:37:56
97阅读
# Hive on Hudi: 构建大规模数据湖的利器
![Hive on Hudi](
在当今大数据时代，构建高性能、可伸缩的数据湖是每个数据工程师的梦想。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖解决方案，它能够在Apache Hive上提供ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务，并支持增量更新和删除操作。本文将向您
原创
2023-07-21 05:45:34
128阅读
文章目录一. 什么是Hudi二. 发展历史三. Hudi 功能和特性四. 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
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2023-11-01 19:35:54
284阅读
数据湖架构–HudiHudi是Uber公司开源的数据湖架构，数据湖架构是近些年出现的一种新的技术架构，主要是解决目前大数据中Hive储存的一些痛点。HUDI的名字来自四个英文单词的缩写（Hadoop Upsert Delete and Incremental），顾名思义HUDI就是为大数据增加了修改、删除的特性。 当前大数据生态中数据大多存储在Hive中，但是Hive的数据是基于分区存储的，也就最
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2024-04-02 12:39:28
1333阅读
这个更全：Spark 增删改查 Hudi代码 一、使用Hudi环境准备 1.安装HDFS分布式文件系统：存储Hudi数据 Hadoop 2.8.0 首次格式化：hdfs namenode -format ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemo
原创
2022-06-10 19:15:40
992阅读
# 实现spark读写hudi效率
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经听说过Apache Hudi，它是一个在Apache Hadoop上构建的存储和处理大规模数据的库。本文将指导你如何使用Spark来高效地读写Hudi数据。
## 整体流程
下面是实现"spark读写hudi效率"的整体流程，我们可以通过表格展示出来。
```mermaid
journey
title
原创
2024-05-04 04:54:30
43阅读
Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表目录Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表参考关于S3，S3N和S3A的区别与联系Spark 读写 S3 Parquet
原创
2022-05-19 11:40:32
1668阅读
# Hudi集成Hive实现实时数据湖
## 1. 概述
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于构建实时数据湖的开源库。它提供了一种高效的方式来管理大规模数据集的增量更新、删除和增量查询。与传统的批处理方式不同，Hudi允许我们以实时的方式处理数据，并提供了类似数据库的事务和快照功能。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具
原创
2023-08-22 11:13:14
299阅读
# 如何在Hudi中使用Hive
在大数据处理的世界中，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个重要的技术，它使得流式和批处理数据更为高效。结合Hive可以让我们更好地执行数据查询和管理。本文将指导你如何在Hudi中使用Hive，便于你更好地理解和实现这一过程。
## 任务流程概述
以下是实现Hudi和Hive结合的主要步骤：
| 步
# Hive读Hudi
## 什么是Hive和Hudi？
在介绍Hive读取Hudi之前，我们先来了解一下Hive和Hudi是什么。
### Hive
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于进行数据的存储、查询和分析。它提供了一个SQL查询引擎，可以将查询转化为MapReduce任务来执行，从而实现在Hadoop集群上对数据进行分析。
### Hudi
A
原创
2023-12-21 08:20:49
209阅读
# Hive与Hudi的区别及实现流程
在大数据生态系统中，Hive和Hudi都是非常重要的组件。但它们各自的功能和使用场景却有所不同。本文将带你深入了解Hive与Hudi之间的区别，并为你提供一步步的实现流程。
## Hive与Hudi的基本区别
| 特点 | Hive | Hudi
原创
2024-09-02 03:54:54
134阅读
# Hudi 替换 Hive：一种更高效的数据湖解决方案
随着大数据技术的不断发展，数据湖作为一种新型的数据存储和管理方式，越来越受到企业和开发者的青睐。在众多的数据湖解决方案中，Apache Hudi（Hadoop Upserts and Incremental processing）以其高效的数据更新和增量处理能力，逐渐成为业界的热门选择。本文将详细介绍如何使用 Hudi 替换传统的 Hiv
原创
2024-07-17 09:33:18
126阅读
Hive概述Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。 Hive产生背景MapReduce编程带来的不便性 MapReduce编程十分繁琐，在大多情况下，每个MapReduce程序需要包含Mapper、Reduceer和一个Driver，之后需要打成
