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            
                
         
            
            
            
            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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            ## 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
                                                                                    
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            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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            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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            # Hive on Hudi: 构建大规模数据湖的利器
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
                                                                                    
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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
                                                                                    
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            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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            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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            # 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
                                                                                    
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            # 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            
                
         
            
            
            
            1. 什么是Hudi?Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。读优化表的主要目的是通            
                
         
            
            
            
            # 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
                                                                                    
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            # 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
                                                                                    
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            # 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
                                                                                    
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            文章目录数据管理.hoodieamricas和asiaHudi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表的数据文件,可以使用操作系统的文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-28 16:59:35
                            
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            摘要正常情况下,Hudi表在用Spark或者Flink写入数据是会自动同步到Hive外部表,若写入时没有开启自动同步,需要手动利用hudi客户端工具run_hive_sync_tool.sh进行同步具体可以参考官网(https://hudi.apache.org/cn/docs/syncing_metastore)查看相关参数,本文主要是讲解通过Hive语法手动来创            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            # 如何将 Hudi 数据写入 Hive
Apache Hudi 是一个用于处理大规模数据集的设计,尤其适合用于实时更新和查询。将 Hudi 数据写入 Hive 您需要按照一定的流程进行配置和操作。本文将详细讲解这一过程,并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
以下表格展示了将 Hudi 数据写入 Hive 的基本步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 从Hudi到Hive:数据湖生态系统的演进
数据湖(Data Lake)作为大数据存储和分析的解决方案,已经成为企业数据管理的重要组成部分。在数据湖中,Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)和Hive是两个常用的工具,用于管理和查询数据湖中的数据。本文将介绍Hudi和Hive的基本概念,以及它们之间的关系,并给出一些代码示例来说明它们的用法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-26 05:43:36
                            
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