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
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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
2023-07-29 05:54:08
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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
# Hive on Hudi: 构建大规模数据湖的利器
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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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
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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
2024-09-02 03:54:54
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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
2023-08-22 11:13:14
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# 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
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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
# 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
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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
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
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
2022-03-01 16:26:25
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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
2024-09-22 03:41:25
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# Hive 转 Hudi
## 简介
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖引擎，它提供了增量数据处理、数据合并和实时查询等功能。Hudi可以在Hadoop集群上以随机写方式管理数据湖，同时也提供了类似于关系型数据库的ACID特性。
Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了对大规模数据集的SQL查询
原创
2023-08-19 11:46:26
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