在上一篇文章中,我们讨论了 Hudi 表中的数据布局,并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型,以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。 有多种引擎(例如 Spark、Presto 和Trino)与 Hudi 集成来执行分析查询。尽管集成 API 可能有所不同,但分布式查询引擎中的基本过程保持一致。此...
通过INSERT 语句将数据导入 Hudi,开启流读模式,并执行查询观察结果 Flink SQL> select * from hoodie_table/*+ OPTIONS('read.streaming.enabled'='true')*/; +---+---+---+---+---+---+ | op | id | ts | name | description | weight | +---+---+---...
二、增量 ETL DB 数据入湖 随着CDC 技术的成熟,debezium 这样的 CDC 工具越来越流行,Hudi 社区也先后集成了流写,流读的能力。用户可以通过 Flink SQL 将 CDC 数据实时写入 Hudi 存储: 用户既可以通过 Flink CDC connector 直接将 DB 数据导入 Hudi; 也可以先将 CDC 数据导入 Kafka,再通过 Kafka connector ...
在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。 有多种引擎(例如Spark、Presto和 Trino)与 Hudi 集成来执行分析查询。尽管集成API可能有所不同,但分布式查询引擎中的基本过程保持一致。此过程需要解释输入 SQL、创建在工作节点上执行的查询计划以及收集结果以返回给用户。 在这篇文章中,我选择 Spark ...
流式读/写:Hudi借鉴了数据库设计的原理,从零设计,应用于大型数据集记录流的输入和输出。为此,Hudi提供了索引实现,可以将记录的键快速映射到其所在的文件位置。同样,对于流式输出数据,Hudi通过其特殊列添加并跟踪记录级的元数据,从而可以提供所有发生变更的精确增量流。
在增效降本的大背景下,vivo大数据基础团队引入Hudi组件为公司业务部门湖仓加速的场景进行赋能。主要应用在流批同源、实时链路优化及宽表拼接等业务场景。 一、Hudi 基础能力及相关概念介绍 1.1 流批同源能力 与Hive不同,Hudi数据在Spark/Flink写入后,下游可以继续使用Spark/Flink引擎以流读的形式实时读取数据。同一份...
在Lambda架构下,数据先写kafka,然后入仓,保证这两份数据的一致性语义比较难。而且kafka开启exactly once写入后吞吐量会下降很多,Kafka和HDFS之间的数据如何保证一致性呢?有人会理解去流读kafka,把kafka数据再起一个job同步到HDFS,这样计算资源、维护作业、同步成本都是原来的两倍。
流形态:流式消费变更,可以指定任意点位流读之后的 changelog 三、演示 我们通过一段 Demo 演示 Hudi 表的两种形态。 环境准备 Flink SQL Client Hudi master 打包hudi-flink-bundlejar Flink 1.13.1 这里提前准备一段 debezium-json 格式的 CDC 数据
Hudi提供两类型表:写时复制(Copy on Write,COW)表和读时合并(Merge On Read,MOR)表。 一、概述 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...
存储的流批一体包括,第一是实时和离线所在的存储统一,第二是实时和离线的数据能够复用。实时和离线存储统一是指我们希望实时和离线能够使用统一选型的存储,这就要求存储能够满足大规模、全量和增量数据的读写诉求。批流数据复用指的是批处理能够使用流处理的结果数据,提...