使用Amazon EMR和Apache Hudi在S3上插入，更新，删除数据
将数据存储在Amazon S3中可带来很多好处，包括规模、可靠性、成本效率等方面。最重要的是，你可以利用Amazon EMR中的Apache Spark，Hive和Presto之类的开源工具来处理和分析数据。尽管这些工具功能强大，但是在处理需要进行增量数据处理以及记录级别插入，更新和删除场景时，仍然非常具有挑战。 与客户交谈时，我们发现有些场景需要处理对单条记录的增量更新，例如： ...
基于 Apache Hudi + Presto + AWS S3 构建开放Lakehouse
认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准，但它不能处理非结构化数据。包括诸如文本、图像、音频、视频和其他格式的信息。此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍，它们需要访问数据仓库之外的大量信息。 ...
使用Apache Hudi + Amazon S3 + Amazon EMR + AWS DMS构建数据湖
1. 引入数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据，而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据，从而实现更好、更快的决策。Amazon Simple Storage Service（amazon S3）是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务，可以用来作为数据湖底层的存储服务。然而许多用例，如从上游关系数据库执行变更数据捕获（CDC）到基于Amazon S3的数据湖，都需要在记录级....
Apache Hudi + AWS S3 + Athena实战
1. 准备-Spark环境，S3 Bucket需要使用Spark写入Hudi数据，登陆Amazon EMR并启动spark-shell：$ export SCALA_VERSION=2.12 $ export SPARK_VERSION=2.4.4 $ spark-shell \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_${SCALA_VERSI....
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