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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# 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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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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# Hive与Hudi集成指南
在现代大数据处理中，Apache Hive与Apache Hudi的结合已经成为一种趋势。Hudi提供了高效的数据管理功能，比如增量加载和实时查询，而Hive则是一个流行的数据仓库解决方案。这篇文章将指导您如何实现Hive与Hudi的集成，帮助您利用这两种技术来提升您的数据分析能力。
## 整体流程
在开始之前，我们先对整个集成流程进行概述。以下是实现Hive
文章目录@[toc] 目录：一、利用Sqoop，从Oracle到HDFS二、利用Sqoop，从Oracle到Hive三、遇到的问题 目录：一、利用Sqoop，从Oracle到HDFS第一步：把Oracle驱动拷贝到Sqoop安装路径中的lib文件夹下。第二步：切换账户su hdfs第三步：执行import操作sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@IPAd
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2023-10-11 09:43:21
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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
