虚拟桌面架构大蓝图之连接协议 VDI性能受限于允许其通信的客户端，这又需要依赖高效的连接协议。虚拟化供应商们意识到，优化连接协议的性能表现成为决定自身市场占有率的重要因素之一。连接协议能够为用户提供高性能的虚拟桌面，使体验接近于实际的物理桌面，这成为VDI架构可实现成功部署的关键因素。
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2024-01-26 06:52:27
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Hudi 的架构
Apache Hudi（Hive Upserts Deltas for Incremental processing）是一个用于处理大规模数据集的开源框架，专为大数据生态系统设计。它允许用户在大数据平台上进行高效的增量数据处理，提高了数据的可操作性和数据管道的灵活性。随着数据量的日益增加，传统的数据湖架构在数据写入和读取方面存在性能瓶颈，Hudi 提供了一种解决方案，通过支持快
VDI为集中存储、集中运算的虚拟桌面架构。该架构是把所有的客户机数据运算都集中在服务器端管理，将远端的这个显示结果的视频帧压缩后传输到客户端后进行还原显示。 VDI的优势是，提高服务器利用率，快速部署，从本质上的集中管控，集中存储不在客户端残留任何数据,保障数据安全性，可以做服务器集群实现负载均衡、高可用和分布式存储等功能，对客户端配置要求非常低，支持ARM架构，可以随时
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2023-11-07 12:17:12
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Apache Hudi 是由 Uber 开源的在分布式文件系统上提供对大型分析数据集的摄取、管理以及查询的数据湖框架。2019 年 1 月加入 Apache 孵化器进行孵化，5 月份，Hudi 晋升为 Apache 顶级项目。本文主要从 “增量处理”的角度切入来谈谈 Hudi 对于数据湖的重要性。更多关于 Apache Hudi 的框架功能、特性、使用场景以及最新进展等可关注 QCon 全球软件开
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2024-05-07 18:00:17
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# Hudi数据架构详解
## 引言
Apache Hudi是一个开源的数据湖技术，它提供了一种用于实时分析和批量导入数据的数据管理框架。Hudi能够在数据湖中提供增量和快速查询，同时保证数据一致性和可靠性。本文将介绍Hudi的数据架构，包括数据模型、元数据管理和数据读写流程，并结合代码示例进行详细说明。
## Hudi数据架构
### 数据模型
Hudi将数据划分为三个核心概念：记录（
原创
2024-03-05 06:33:01
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# 基于Hudi架构的湖上建仓
## 介绍
随着数据量的爆炸式增长，传统的数据仓库架构已经不能满足大规模数据处理和快速数据分析的需求。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个基于Hadoop的数据湖解决方案，它提供了一套可靠、高效的数据管理和查询接口，允许用户在湖上进行增量操作和快速查询。
本文将介绍如何基于Hudi架构构建一个湖上建仓
原创
2023-10-14 11:20:27
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# 实现“Hudi架构图”教程
## 一、整体流程
### 步骤概述
下面是实现“Hudi架构图”所需的整体步骤：
```mermaid
journey
Title: 实现“Hudi架构图”流程
section 创建Hudi表
创建表结构: 开始
上传数据: 进行中
更新数据: 未开始
查询数据: 未开始
原创
2024-03-10 06:04:43
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# 数据湖 Hudi 架构入门指南
## 一、什么是数据湖 Hudi 架构？
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个非常有用的框架，允许在数据湖中高效地存储和管理数据。它支持增量数据处理、数据更新、删除以及流式和批量数据处理。
## 二、实现“数据湖 Hudi 架构”的流程
下面的表格总结了构建数据湖 Hudi 架构的
原创
2024-10-22 04:34:47
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今天主要简单介绍下CI/CD持续集成 & 交付 & 部署，以及延伸出来的Devops。Devops我也不知道是啥，百度百科给出的定义是（过程、方法与系统的统称），不知道看官明白没，反正我是没看明白，我给的定义就是“只能意会,不能言传”。通俗点说就是开发+测试+运维，一条龙服务。在早期团队里面，开发人员写完代码，自测以后，通知测试团队，并且手动发布部署到测试服
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2024-10-15 16:39:22
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# 实现"Hudi高可用架构"指南
## 1. 流程概述
为了实现"Hudi高可用架构"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------|
| 1 | 搭建ZooKeeper集群 |
| 2 | 配置Hudi使用ZooKeeper |
| 3 | 部署Hudi集群 |
## 2. 操作步骤
### 2.1 搭建ZooKeeper集群
首先，我们需要搭
原创
2024-06-04 07:18:43
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压缩( compaction)用于在 MergeOnRead存储类型时将基于行的log日志文件转化为parquet数据文件，本文分析其实现。
原创
2021-12-22 15:20:47
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简介DeltaLakeDeltaLake是一个致力于在数据湖之上构建湖仓一体架构的开源项目。 DeltaLake支持ACID事务，可扩展的元数据存储，在现有的数据湖（S3、ADLS、GCS、HDFS）之上实现流批数据处理的统一。 官网地址：https://delta.io 当前版本：1.1.0HudiHudi是新一代的流式数据湖平台，在开源的文件系统之上引入了数据库的表、事务、高效的更新/删除、索
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2023-12-19 13:11:37
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分析Upsert在Hudi中的具体实现思路
原创
2021-12-22 16:43:44
365阅读
使用rollback保证数据正确性，分析其实现
原创
2021-12-22 14:31:46
586阅读
分析Hudi的savepoint机制
原创
2021-12-22 14:35:38
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上面我们编译了源码，然后我们接下来用idea将源码导入到开发工具，并在idea上启动standlone的master和slave，方便我们调试。1将项目导入到idea当中然后open as project即可。我看网上很多说，导入了，然后让maven自动导入依赖就行，但是不知道可能是我的网络问题，我遇到了很多问题，这里我分享出来，看是否能对你们有帮助。2遇到的问题1.导入到idea当中，spark
Hudi文中部分代码对应 0.14.0 版本发展背景初始的需求是Uber公司会有很多记录级别的更新场景，Hudi 在Uber 内部主要的一个场景，就是乘客打车下单和司机接单的匹配，乘客和司机分别是两条数据流，通过 Hudi 的 Upsert 能力和增量读取功能，可以分钟级地将这两条数据流进行拼接，得到乘客-司机的匹配数据。 为了提升更新的时效性，因此提出了一套新的框架作为近实时的增量的解决方案 &
随着大数据的火爆，大数据相关人才的需求与日俱增，岗位增多，这也导致了数据分析相关的岗位出现了供不应求的状况，从而引发了一波关于数据分析的浪潮。数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优
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2024-07-18 13:40:49
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Spark源码解析-Yarn部署流程（ApplicationMaster）可微信搜索 知了小巷 ，关注公众号支持一下，谢谢。另外，公众号后台回复 资料 ，可领取大数据2020学习视频资料。前文【Spark源码解析Yarn部署流程（SparkSubmit）】 中 createContainerLaunchContext 用来运行ApplicationMaster。 主要调用是在：yarnClient
Resilient Distributed Datasets (RDDs)类定义abstract class RDD[T: ClassTag](
@transient private <var></var> _sc: SparkContext,
@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
) exten
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2024-10-11 04:23:19
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