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COW(Copy-On-Write) 和 MRO(Merge-On-Read)是 Hudi 中两种不同类型的表，它们的主要区别在于读写操作的性能以及内存占用。
1. COW(Copy-On-Write)
COW 表是在写入操作时进行复制的表，每次写入操作都会创建一个新的 COW 表，并将原表覆盖。COW 表的主要优点是可以减少内存占用和提高写入性能。由于每次写入操作都会创建一个新的COW 表，因此
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原创
2023-04-20 23:38:34
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一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压 t
原创
2022-06-10 19:17:03
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数据湖Hudi-9-Hudi集成Flink-核心参数&内存优化一、核心参数解读1.并发参数2.压缩参数3. 文件大小二、内存优化1.内存参数2. MOR内存优化配置3.COW内存优化配置 一、核心参数解读1.并发参数1.参数说明2.案例演示 可以flink建表时在with中指定，或Hints临时指定参数的方式：在需要调整的表名后面加上 /*+ OPTIONS() */insert int
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2023-09-09 07:31:22
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建表参数
这些参数中的大部分都是可选的，并且可以根据具体的使用情况进行设置。在创建Hudi表之前，建议仔细阅读Hudi文档，了解每个参数的含义和用法。此处列举常见的几种。
参数名
默认值
说明
hudi.table.type
COPY_ON_WRITE
表类型，可以是COPY_ON_WRITE或MERGE_ON_READ。
hudi.table.name
无默认值
表名称。
原创
精选
2023-04-21 22:31:24
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报错问题如下：java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource.setResourceInformation(java.lang.String, org.apache.hadoop.yarn.api.records.ResourceInformation) at java.lang.Class
原创
2022-01-11 11:43:03
983阅读
Streaming (DataStream API（数据流接口）DataSource（数据源）File-based(以文件为基础的来源)Socket Based(基于套接字的来源)Collection-based 基于集合UserDefinedSource 用户定义的来源`Kafka集成`Data Sinks（数据输出）File-based(基于文件输出)生产环境下使用flink-connect
代码如下（hudi表实时写入参考上一篇[Hudi-Flink消费kafka将增量数据实时写入Hudi]） package com.zhen.hudi; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.f
原创
2022-06-10 19:17:11
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摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
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总述
Hudi提供两类型表：写时复制(Copy on Write, COW)表和读时合并(Merge On Read, MOR)表。
对于Copy-On-Write Table，用户的update会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为0，适合写少读多的场景。
对于Merge-On-Read Table，整体的结构有点像LSM-Tree，用
0.进入shell ./sql-client.sh embedded shell 1.建表关联kafka CREATE TABLE order_kafka_source( `orderId` STRING, `userId` STRING, `orderTime` STRING, `ip` STRI
原创
2022-06-10 19:17:17
1430阅读
# Hive表和Hudi表的区别
在大数据领域中，Hive和Hudi是两个常用的数据存储和查询框架。它们都可以用来处理大规模数据，但在某些方面有一些明显的区别。本文将介绍Hive表和Hudi表的区别，并提供相关的代码示例。
## Hive表
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于在Hadoop集群上执行分布式查询。Hive
Flink1.14学习测试:将数据写入到Hive&Hdfs(二)参考Kafka SQL 连接器 : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/connectors/table/kafka/
标量函数(udf) : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-mas
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2023-07-14 17:07:32
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目录1. 算子链1.1. 一对一（One-to-one， forwarding）1.2. 重分区（Redistributing）1.3. 为什么有算子链2. 物理分区（Physical Partitioning）2.1. 什么是分区2.2. 随机分区（shuffle）2.3. 轮询分区（Round-Robin）2.4. 重缩放分区（rescale）
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原创
2021-10-08 14:41:50
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# 如何实现“Java Flink Hudi”
## 一、整体流程
下面是实现“Java Flink Hudi”的步骤表格：
```mermaid
pie
title 流程步骤
"Step 1" : 了解需求
"Step 2" : 准备环境
"Step 3" : 编写Flink程序
"Step 4" : 集成Hudi
"Step 5" : 执行
