除了 CoW,Apache Hudi 还支持另一种名为 "读取时合并"(MoR)的表存储布局。MoR 结合使用列式 Parquet 文件和基于行的 Avro 日志文件来存储数据。更新可以在日志文件中分批进行,然后同步或非同步地压缩到新的 parquet 文件中,以平衡最高查询性能和较低的写入放大率。(这个做法不就是数据库的compaction?) Partition...
除了 CoW,Apache Hudi 还支持另一种表存储布局,称为Merge On Read(铁道部)。MoR 使用列式 parquet 文件和基于行的 Avro 日志文件的组合来存储数据。更新可以在日志文件中批量更新,以后可以同步或异步压缩到新的 parquet 文件中,以平衡最大查询性能和降低写入放大。 因此,对于近乎实时的流式工作负载,Hudi 可以使...
final/year=yyyy/month=mm/day=dd/curorigination.presentation.parquet，您只需要执行df = spark.read....
MoR 使用列式 parquet 文件和基于行的 Avro 日志文件的组合来存储数据。更新可以在日志文件中批量处理,以后可以同步或异步压缩到新的 parquet 文件中,以平衡最大查询性能和降低写入放大。 因此,对于近乎实时的流式工作负载,Hudi 可以使用更高效的面向行的格式,而对于批处理工作负载,hudi 格式使用可矢量化的面向列的...
Problem You are attempting to convert a Parquet file to a Delta Lake file. The directory containing the Parquet file contains one or more subdirectories. T
了解在将 Parquet 数据湖迁移到 Azure Databricks 上的 Delta Lake 之前的注意事项,以及 Databricks 建议的四个迁移路径。
不得不说,其实之前我们已经使用Parquet实现了统一,但这仅仅是格式上的统一,因为你唯一能做到的是:流写入的数据,批可以读。但是用过的人才知道真正的痛。对一个数据而言,我们不可避免会遇到如下问题: 并发写 一写多读 多版本管理 在没有delta之前,一个文件如果在写,此时其无论批或者流读和写都会存在问题。简直...
2. TPC-DS 加载不涉及更新。Hudi 加载的 databeans 配置使用了不适当的写入操作upsert,而明确记录[9]了 Hudibulk-insert[10]是此用例的推荐写入操作。此外,我们调整了 Hudi parquet 文件大小设置以匹配 Delta Lake 默认值。 CREATE TABLE ...USING HUDIOPTIONS (type = 'cow',primaryKey = '...',precomb...
这样的设计可以让客户端以串行的方式一次更新多个对象,替换一些列对象的子集,同时保持与读写 parquet 文件本身相同的高并发读写性能。日志包含了为每一个数据文件维护的元数据,如 min/max 统计信息。相比“对象存储中的文件”这样的方式,元数据搜索相关数据文件速度有了数量级的提升。最关键的是,Delta Lake 的设计...
/mytable/_delta_log/00000000000000000000.json /mytable/_delta_log/00000000000000000001.json /mytable/_delta_log/00000000000000000003.json /mytable/_delta_log/00000000000000000003.checkpoint.parquet /mytable/_delta_log/_last_checkpoint /mytable/_change_data/cdc-00000-924d9ac7-21a9-4121-b067-a0a6517...