Hudi Spark Sql Procedures 回滚 Hudi 表数据

1. 介绍 在发现有些commit出错时，可使用Hudi提供的rollback回滚至指定的commit，这样可防止出现错误的结果，并且当一次commit失败时，也会进行rollback操作，保证一次commit的原子性。 2. 分析 rollback（回滚）的入口在 HoodieWriteClient#rollback，其依赖 HoodieWriteClient#roll...

浅谈hudi 的callback回调机制

个人感觉Spark SQL的优势在于UDF和DataFrame(RDD的封装，由于RDD是可以是任意类型，因此可以封装一个对象在RDD里面，spark2.0以后对DataSet做了优化，由于DataFrame是弱类型的判断，DataSet是静态类型的在数据的优化和性能上应该有更大的提升) 本文的操作spark 1.6.1 内置函数 需要倒入 import org.apache.spark.s

Hudi回调功能简介及使用示例 1. 功能简介 从0.6.0版本开始，Hudi开始支持 commit 回调功能。每当Hudi成功提交一次 commit, 其内部的回调服务就会向外部系统发出一条回调信息。用户可以根据该回调信息查询hudi表的增量数据，并根据具体需求进行相应的业务处理。 1.1 支持的回调方式 当前 HoodieDeltaStreamer 可用过 HTTP（默认） 和 Kafka 两种方式向外部发送回调信息，而 SparkDataSource 只支持 HTTP 一种。两种数据摄入方式在使用回调

目录基本概念datastreamdataset 基本概念 状态流每条流过的数据和前面的数据有关系 无状态流类时Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条 宽依赖父RDD的每个分区都回最多被子类的一个RDD所使用 窄依赖父RDD的每个分区会被多个子类的RDD分区所使用 dataset 和datastream 区别 1.keyBy = groupBy() 根据key的hash值进行分组聚合 datastream spark streaming 中不管有没有数据，都是

Hudi和Delta Lake等数据湖项目类似，最初主要是针对业务数据经常发生改动但是数据仓库更新操作效率较为低下的问题而设计的，是一个处于计算引擎（Spark/Flink/Presto等)和大数据文件系统(HDFS/S3)之间的一个存储引擎层。随着大数据业务的快速发展，当前数据湖技术栈与数据仓库（MPP）整合起来构成了湖仓一体的架构，该架构可以兼顾海量结构化/非结构化数据的存储、加工和各类数据分析请求（离线/实时/交互式等）。

Hudi架构

前言 ​ 如果要深入了解apache hudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。在apache hudi 中upsert 是他的核心功能之一，主要完成增量数据在hdfs上的修改，并可以支持事务。在hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于hudi更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续在重写，对比Hive 大大的提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入copy on write和merge on read ，下面本文将介绍Apache Hu

文章目录特性TimelineFile LayoutIndexTable Types& QueriesCopy on Write TableMerge on Read Table 本文整理自其他技术博文。 特性 （1）快速upsert,可插入索引 （2）以原子方式操作数据并具有回滚功能 （3）写入器之和查询之间的快照隔离 （4）savepoint用户数据恢复的保存点 （5）管理文件大小，使用统计数据布局 （6）异步压缩行列数据 （7）具有时间线来追踪元数据血统 （8）通过聚类优化数据集 Timelin

一篇文章告诉你，使用FlinkCDC写入Hudi完成数据入湖会遇到什么坑。

1.前言 1.1为什么产生数据湖 数据量比较大，越来越不满足处理结构化的数据，比如说数仓，数仓就是处理结构化数据。什么是结构化数据，就是数据成数据库来的，传统型的数据库有：MySQL数据库、Oracle、SQLserver，从这些库里面过来的数据都是结构化数据。日志、json、xml是属于半结构化数据，结构化数据和半结构化数据就是当前数仓所做的功能。数据湖的产生就是为了解决非结构化数据和二进制数据，主要就是处理非结构化数据，非结构化数据主要是：图片、视频、音频。 1.2数据湖的性能特点 1、新增支持特

近实时摄取 对于 RDBMS 关系型的摄入，Hudi提供了更快的 Upset 操作。例如，你可以通过 MySql binlog 的形式或者 Sqoop 导入到 hdfs上的对应的 Hudi表中，这样操作比 Sqoop 批量合并 job（Sqoop merge）和复杂合并工作流更加快速高效。 对于NoSql的数据库，比如Cassandra，Voldemort，Hbase，这种可以存储数十亿行的数据库。采用完全批量加载是根本不可行的，并且如果摄取数据要跟上通常较高的更新量，则需要更有效的方法。 即使对于像 Ka

Apache Hudi 从入门到放弃(1) —— MOR表的文件结构分析 写在开始 本篇带大家分析一下Hudi中MOR表的文件结构 刚开始看Hudi一周，有什么不对的地方欢迎大家指出 事前准备 建表 -- 先准备一张Hudi MOR表 CREATE TABLE hudi_test_dijie( id bigint, dt string, ts TIMESTAMP(3), PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED ) PARTITIONED BY (`dt`) WITH ( 'co

大数据联盟地址：https://bbs.csdn.net/forums/lanson 文章目录 Hudi概念术语 一、Timeline 二、文件格式及索引 三、表类型 1、​​​​​​​​​​​​​​Copy On Write - COW 2、​​​​​​​​​​​​​​Merge On Read- MOR 3、​​​​​​​​​​​​​​COW&MOR对比 四、​​​​​​​​​​​​​​查询类型 Hudi概念术语 一、Timeline Hudi数据湖可以维护很多...

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1. 什么是Hudi？ Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的...