文章 2024-03-07 来自:开发者社区

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。 ...

基于 Apache Hudi + Presto + AWS S3 构建开放Lakehouse
文章 2022-05-06 来自:开发者社区

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....

使用Apache Hudi + Amazon S3 + Amazon EMR + AWS DMS构建数据湖
文章 2022-05-06 来自:开发者社区

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....

Apache Hudi + AWS S3 + Athena实战

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