Apache Hudi典型应用场景知多少？
1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖 中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。 对于RDBMS摄取，Hudi通过Upserts提供了更快的负载，而非昂贵且低效的批量负载。例如你可以读取MySQL binlog日志或Sqoop增量导入，并将它们应用在DFS上...
基于Apache Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
1. 传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中，常用Hive来构建T+1级别的数据仓库，通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容，通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果，但依然存在如下现状问题：问题一：不支持事务由于传统大数据方案不支持事务，有可能会读到未写完成的数据，造成数据统计错误。为了规避该问题，通常控制读写任务顺序调用，在保....
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