Apache Hudi最初是由Uber开发的，旨在 以高效率实现低延迟的数据库访问。 自2016年8月以来已投入生产，为庞大的100PB数据湖提供了支持，其中包括对业务至关重要的表，如核心旅行，搭便车，合作伙伴。 它还为多个递增的Hive ETL管道提供支持，目前已集成到Uber的数据分散系统中。 使用Hudi做实时数仓是一个很好的选择，实际上阿里和顺丰也这么做了。 Hudi的高效体现在数据抽取与分析上。 近实时的数据抽取： 将数据从外部系统（如数据库、日志文件、消息队列 …

Apache Hudi is an open data lakehouse platform, built on a high-performance open table format to bring database functionality to your data lakes. Hudi reimagines slow old-school batch data …

本文将介绍Apache Hudi的基本概念、设计以及总体基础架构。 Apache Hudi (简称：Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。 这两种原语分别是： Update/Delete记录：Hudi使用细粒度的文件/记录级别 索引 来支持Update/Delete记录，同时还提供写操作的事务保证。 查询会处理最后一个提交的快照，并基于此输出结果。 变更流：Hudi对获取数据变更提供了一流的支持：可以 …

The Battle of Uhud (Arabic: غزوة أحد, romanized: Ghazwat ʾUḥud) was fought between the early Muslims and the Quraysh during the Muslim–Quraysh wars in a valley north of Mount Uhud near Medina on Saturday, 23 March 625 AD (7 Shawwal, 3 AH). After the expulsion of Muslims from Mecca, the former began raiding the caravans of the latter.

2020年1月9日 · 本指南通过使用spark-shell简要介绍了Hudi功能。 使用Spark数据源，我们将通过代码段展示如何插入和更新的Hudi默认存储类型数据集： 写时复制。 每次写操作之后，我们还将展示如何读取快照和增量读取数据。 Hudi适用于Spark-2.x版本。 您可以按照 此处 的说明设置spark。 在提取的目录中，使用spark-shell运行Hudi： 设置表名、基本路径和数据生成器来为本指南生成记录。 数据生成器 可以基于 行程样本模式 生成插入和更新的样本。 生成一些新的行 …

2024年12月22日 · Hudi 在 2017 年率先推出了事务性数据湖，如今我们生活在一个技术类别作为“数据湖仓一体”成为主流的世界。 与其他 OSS 替代方案出现时相比，Hudi 社区为这一类别做出了几项关键的、原创的和首创的贡献，如下所示。 对于一个相对较小的 OSS 社区来说，在竞争激烈的商业数据生态系统中维持下去，这是一项非常罕见的壮举。 另一方面，它也证明了在专注的开源社区中深入了解技术类别的价值。 所以我首先要感谢/祝贺 Hudi 社区和 60+ 贡献者，他们使 …

2024年3月12日 · Hudi是一个开源Spark库，用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。 它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。 它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 2. Hudi如何工作？ Hudi针对HDFS上的数据集提供以下原语. Hudi维护在数据集上执行的所有操作的时间轴（timeline），以提供数据集的即时视图。 Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。 数据集分为多个分区，文件夹包 …

2024年4月28日 · Hudi，即Hadoop Upserts Deletes and Incrementals，是一个开源的数据存储层，它旨在解决Hadoop在处理更新和删除操作时的不足，使得大规模分析数据集的实时更新和增量处理成为可能。 本文旨在详细介绍如何搭建和部署Hudi，帮助读者了解并掌握这一强大的数据存储工具。 我们将从环境准备、软件安装、配置调整、数据加载到 性能优化 等各个方面进行阐述，确保读者能够按照步骤顺利地搭建起自己的Hudi环境。 通过本文的学习，读者将能够了解 …

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。 2021 年：支持 Uber 500PB 数据湖，SQL DML、Flink 集成、索引、元服务器、缓存。 Hudi 对于Flink友好支持以后，可以使用Flink + Hudi构建实时湖仓一体架构，数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。 通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计 …

数据湖是专注于原始数据保真以及低成本长期存储的存储设计模式，它相当于是对数据仓库的补充。 数据湖是用于长期存储数据容器的集合，通过数据湖可以大规模的捕获、加工、探索任何形式的原始数据。 通过使用一些低成本的技术，可以让下游设施可以更好地利用，下游设施包括像数据集市、数据仓库或者是机器学习模型。 开发人员和数据科学家可以快速动态建立数据模型、构建应用、查询数据，非常灵活。 因为数据湖是非常灵活的，它允许使用多种不同的处理、分析方式 …