一、介绍在构建数据湖时，也许没有比数据格式存储更具有意义的决定。其结果将对其性能、可用性和兼容性产生直接影响。通过简单地改变数据的存储格式，我们就可以解锁新的功能，提高整个系统的性能，这很有启发意义。Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake是目前为数据湖设计的最佳格式。这三种格式都解决了数据湖最迫切的一些问题。原子事务–保证对数据湖的更新或追加操作不会中途失败
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2024-09-14 09:31:48
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# 如何使用 Apache Hudi 在 HBase 中实现数据管理
在现代的大数据处理架构中，Apache Hudi 被广泛使用来提供数据写入与读取的高效机制。同时，HBase 是一种高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，当将这两者结合起来时，我们可以实现实时数据管理。本文将详细介绍如何实现 Hudi 与 HBase 的集成，帮助初学者快速上手。
## 一、实现流程
首先，我们将整个流程分
Hbase简介及Hbase部署、原理和使用介绍(+phoenix使用)HBase概述HBase定义HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一
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2024-07-25 08:27:47
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1、Hudi介绍1.1、介绍Overview | Apache Hudi!Welcome to Apache Hudi! This overview will provide a high level summary of what Apache Hudi is and will orient you onhttps://hudi.apache.org/docs/overview
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2024-01-22 22:36:02
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此文的目的： 1、重点理解Hbase的整体工作机制 2、熟悉编程api，能够用来写程序1. 什么是HBASE1.1. 概念特性HBASE是一个数据库----可以提供数据的实时随机读写HBASE与mysql、oralce、db2、sqlserver等关系型数据库不同，它是一个NoSQL数据库（非关系型数据库）* Hbase的表模型与关系型数据库的表
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2024-05-16 14:06:06
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前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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hive与hbase整合。hive2.3.3版本与hbase1.2.6版本。介绍版本信息hive1.x兼容hbase0.98.x及之前版本，hive2.x兼容hbase1.x及之后版本。hive与hbase整合，允许hql 语句访问hbase表，包括select 和insert，甚至可以通过join、union方式将hbase表和hive表组合在一起。storage handlersStorage
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2024-06-04 05:55:31
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Hive集成HBase配置将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉cd /opt/hive/lib/ls hbase-0.94.2* rm -rf hbase-0.92*cp /opt/hbase/hbase-0.94.2* 将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉步骤同上 在hiv
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2023-07-24 21:38:47
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数据湖Hudi-10-Hudi集成Flink-读取方式&限流&写入方式一、读取方式1 流读（Streaming Query）二、限流三、写入方式1.CDC 数据同步1.使用第二种方式 cdc+kafka进行mysql数据同步到hudi2.离线批量导入3.全量接增量四、写入模式1、Changelog模式2 Append 模式六、Bucket索引七、Hudi CataLog七、离线
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2023-07-14 17:09:28
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文章目录Spark环境准备Spark-shell 方式启动命令，需要显示指定一些参数插入数据查询数据时间旅行（Time Travel Query）更新数据增量查询（Incremental query）删除数据（Delete Data）覆盖分区数据（Insert Overwrite）PySpark方式python3.7安装pyspark的安装及配置pyspark的启动命令插入数据查询数据时间旅行（
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2023-11-19 21:12:02
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问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能
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2024-02-26 19:08:30
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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
# Hudi与Hive的科普介绍
在大数据时代，处理和分析海量数据是一个重要的挑战。Apache Hudi 和 Apache Hive是两个重要的开源项目，它们帮助我们更好地管理和查询大数据。本文将简要介绍Hudi和Hive的基本概念和功能，以及它们如何协同工作，最后给出代码示例和可视化图表，以帮助您更好地理解这些工具。
## 1. Apache Hudi简介
Apache Hudi（Had
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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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
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Flink是一个分布式流处理框架，支持批处理和流处理。Flink的数据处理方式有三种：DataSet、DataStream和Table。
1. DataSet：DataSet是Flink中的批处理API，用于处理有限的、静态的数据集。它适用于离线数据处理，可以对数据进行批量处理和转换。
2. DataStream：DataStream是Flink中的流处理API，用于处理无限的、动态的数据流。
# 如何实现hive和hudi版本
## 一、流程概述
为了实现hive和hudi版本，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个流程的概述：
```mermaid
gantt
title 实现hive和hudi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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## Hudi和Hive区别
### 概述
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals）和Hive是两个常用的工具，用于数据处理和管理。Hudi是一个用于增量更新和删除的开源数据湖解决方案，而Hive是一个数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据集。
### 流程
下面是实现"Hudi和Hive区别"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---
原创
2024-03-23 08:09:48
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博客内的第一种方法稍微有一点问题。因为hudi 支持的hive版本为2.1.1，而之前我们测试环境的hive版本为1.2.1，所以关于方式一的报错，我们单方面的认为是hive版本不兼容的原因，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的版本升级到2.1.1，发现执行之前的代码还是这样报错，于是稍微研究了hudi hive sync，特意记录代码objec
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，主要用来处理实时生成的数据。Spark是建立在Hadoop的MapReduce顶部。它被优化到了内存中运行，而MapReduce等替代方法是将数据写入硬盘或从硬盘中写入数据，因此，Spark比其它替代方法运行速度更快。Apache Spark的特点：快速——Spark使用的是DAG（有向无环图）调度程序，为批处理和流数据提供高性能；易于使用——它有
