变更流:Hudi 对获取数据变更提供了的支持,可以从给定的 时间点 获取给定表中已 updated / inserted / deleted 的所有记录的增量流,并解锁新的查询姿势(类别)。 Apache Hudi 本身不存储数据,仅仅管理数据。 Apache Hudi 也不分析数据,需要使用计算分析引擎,查询和保存数据,比如 Spark 或 Flink; 使用Hudi 时,加...
hudi更新数据和插入数据很相似(写法几乎一样),更新数据时,会根据 RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY、PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY 以及 PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY三个字段对数据进行Merge。 Hudi与其它组件对比 Hudi v.s. Kudu 两者是目的极为相似的存储系统,即通过对upserts的一流支持来提供对PB级数据的实时分析。其中...
Apache Hudi由Uber开发并开源,该项目在2016年开始开发,并于2017年开源,2019年1月进入 Apache孵化器,且2020年6月称为Apache 顶级项目,目前最新版本:0.9.0版本。 Hudi 一开始支持Spark进行数据摄入(批量Batch和流式Streaming),从0.7.0版本开始,逐渐与Flink整合,主要在于Flink SQL 整合,还支持Flink SQL CDC。 发展...
Hudi是数据湖的文件组织层,对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力,支持多种计算引擎,提供IUD接口,在 HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 Hudi结构 Hudi的架构如图1-1所示。 Hudi支持两种表类型 Copy On Write 写时复制表也简称cow表,使用parquet文件存储数据,内部的更新操作需要通过重写原始parqu...
Apache Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)作为一个开源的大数据存储框架,针对大规模数据集进行了多种性能优化措施,旨在提高数据摄取、查询、更新和管理的效率。以下是一些关键的性能优化策略: 增量处理与小文件合并: Upsert:Hudi支持高效的插入、更新和删除操作(Upsert),通过仅更新受影响的数据块而非...
Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals),简称Hudi,是一个流式数据湖平台,支持对海量数据快速更新,内置表格式,支持事务的存储层、 一系列表服务、数据服务(开箱即用的摄取工具)以及完善的运维监控工具,它可以以极低的延迟将数据快速存储到HDFS或云存储(S3)的工具,最主要的特点支持记录级别的插入更新(Upsert...
Apache Kudu和Hudi之间的主要区别在于Kudu试图充当OLTP(在线事务处理)工作负载的数据存储,而Hudi却不支持,它仅支持OLAP(在线分析处理)。 Apache Kudu不支持增量拉取,但Hudi支持增量拉取。 还有其他主要的主要区别,Hudi完全基于Hadoop兼容的文件系统,例如HDFS,S3或Ceph,而Hudi也没有自己的存储服务器,Apache Kudu的存...
本文将详细阐述 Hudi 1.0 在设计上的重新思考和设计思路,并深入探讨 1.0 版本中发布的一些新功能。Hudi 是一个高效的事务型数据湖仓平台,其核心特色是一个开放性的表格式定义和一套全面的事务数据库核心层。 一、Apache Hudi 简介 Hudi 是一个高效的事务型数据湖仓平台,其核心特色是一个开放性的表格式定义和...
Hudi 新的记录级索引(Record Level Index)[4]是一个颠覆性的功能,它可以大幅提高写入性能。通过存储每个记录的位置,它能在索引查找期间实现快速检索。基准测试表明,与全局简单索引(Global Simple Index)相比,写入延迟降低了 72%。同时,等值匹配查询的延迟也能被显著降低。新的一致性哈希索引(Consistent Hash Index)...
随着Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。 目前发表的大多数比较文章似乎仅将这些项目评估为传统的仅附加工作负载的表/文件格式,而忽略了一些对现代数据湖平台至关重要的品质和特性,这些平台需要通过连续的表管理来支持更新繁重...