问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？ Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动...阅读全文
Apache Hudi http://hudi.apache.org/ http://hudi.apache.org/docs/quick-start-guide.html Hudi是什么 Hudi将流处理带到大数据，提供新数据，同时比传统批处理效率高一个数量级。 Hudi可以帮助你构建高效的数据湖，解决一些最复杂的底层存储管理问题，同时将数据更快地交给数据分析师，工程师和科学家。 Hudi不是什么 Hudi不是针对任何OLTP案例而设计的，在这些情况下，通常你使用的是现有的NoSQL / RDBMS数据存储。Hudi无法替代你的内存分析数据库（至少现在还没有！）。Hudi支持在几分钟内实现近乎实时的摄取，从而权衡了延迟以进行有效的批处理。 增量处理 增量处理仅是指以流处理方式编写微型批处理...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《列式云数据库与关系型云数据库：区别、优缺点与选择》，作者：3****m一、列式云数据库与关系型云数据库的区别数据存储方式列式云数据库以列为单位组织数据，将同一列的数据存储在一起，每个列都有一个相关的列式存储文件。这种数据存储方式适合于大量数据分析和高性能计算的场景，因为列式云数据库能够更好地压缩数据并提高查询效率。而关系型云数据库则采用传统的关系型数据模型，以行为单位组织数据，每个表由多个行组成，每个行由多个列组成，通过主键和外键进行关联。关系型云数据库提供了完整的SQL支持，适用于需要复杂查询和数据分析的应用场景。查询性能列式云数据库通常在大数据量和高并发查询场景下表现出更高的性能。由于列式存储将数据按列划分，因此在执行查询时可以仅扫描所需的列，避免了全表扫描的...阅读全文
HBase和HDFS都是Apache Hadoop生态系统中的分布式存储解决方案。它们都支持数据的复制，以提高数据可靠性和可用性。在本文中，我们将探讨HBase和HDFS中副本的概念、原理以及实现方式，以及如何设置和管理副本。 HDFS的副本 HDFS是Hadoop分布式文件系统，它把大文件分割成多个块，通过多个节点存储。HDFS采用副本机制来提高数据的可靠性和可用性。当在一个节点操作数据时，数据分为多个副本存放在不同的节点上，称为数据块。HDFS中每个数据块的默认副本数量为3。数据副本机制有如下的优点： 数据的可靠性：副本机制保证了数据的备份，当一个节点出现故障时，其他副本保证了数据的安全性。 数据的可用性：在数据访问时，可以根据数据块的副本情况选择最快的节点，保证了数据访问的高效性。 在...阅读全文
基于Flink+Iceberg构建可落地的企业级实时数据湖教程 给大家分享一套课程——基于Flink+Iceberg构建可落地的企业级实时数据湖教程，附代码+课件。 iceberg是一种表格式。我们可以简单理解为他是基于计算层(flink、spark)和存储层(orc、parqurt)的一个中间层，我们可以把它定义成一种“数据组织格式”，Iceberg将其称之为“表格式”也是表达类似的含义。他与底层的存储格式(比如ORC、Parquet之类的列式存储格式)最大的区别是，它并不定义数据存储方式，而是定义了数据、元数据的组织方式，向上提供统一的“表”的语义。它构建在数据存储格式之上，其底层的数据存储仍然使用Parquet、ORC等进行存储。在hive建立一个iceberg格式的表。用flink或...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《TiDB体系架构》，作者:x****n如图所示，TiDB体系中三大组成部分：PD、TiDB Server、TiKV1.PD：负责产生全局的TSO时间、控制Region在TIkv中的分布、产生全局事务ID、还有其他ID。2.TiDB：没有数据落地，接收客户端sql语句，对sql语句进行解析和编译，最终形成执行计划。DDL语句和基于MVCC的老版本数据的回收，也是TiDB Server操作。3.TiKV：数据以键值队存储在TiKV中，主要负责数据持久化、MVCC、Coprocessor、事务以及自身副本的高可用和强一致性（由Muti-raft实现）。4.TiFlash：列式存储引擎，主要由扩展的raft共识算法与Tikv进行数据同步，实现负载均衡、强一致读取和实时更...阅读全文
