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....
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 Spark和Apache Hudi构建分析数据湖
1. 引入大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统（DFS），如HDFS或基于云的存储，如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用，如数百GB到TB的数据。但是在构建分析数据湖时，更新数据并不罕见。根据不同场景，这些更新频率可能是每小时一次，甚至可能是每天或每周一次。另外可能还需要在最新视图、包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视....
Uber基于Apache Hudi构建PB级数据湖实践
1. 引言从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线，在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年，Uber开发了增量处理框架Apache Hudi，以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后，我们开源了该解决方案，以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年，我们履行承诺，进一步将其捐赠给了Apache Software....
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