瘦身的Utilities包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。...Spark 或 Utilities 包在运行时不再需要额外spark-avro的包；可以删除--package org.apache.spark:spark-avro_2.1*:*选项。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
简化Utilities程序包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。...与默认的 Flink 基于状态的索引不同，桶索引是在恒定数量的桶中。指定 SQL 选项 index.type 为 BUCKET 以启用它。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。...Spark 或 Utilities 包在运行时不再需要额外spark-avro的包；可以删除--package org.apache.spark:spark-avro_2.1*:*选项。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...借助 BigQuery Migration Service，谷歌提供了 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持，可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。
Hadoop和Spark，兼容合作才是目前大数据处理的最佳解决方案。Hadoop和Spark各有所长，并且各自的长处并不互相重叠。...举个很明显的例子，Spark的优势在于实时数据计算，而Hadoop的优势在于离线数据计算，如果完全依靠Spark的实时计算，当数据规模增长到一定的量级的时候，Spark的系统也会扛不住，所以如果将Hadoop...关于Hadoop和Spark，需要记住的一点就是，这两者之间，不是非此即彼的关系，不是说一方要成为另一方的替代者，而是两者彼此兼容，提供更强大的数据处理解决方案。...Spark真正擅长的是处理流工作负载、交互式查询和基于机器的学习等，而Hadoop作为一个完备的大数据处理平台兼容Spark，也能实现各方面的性能提升。...在现阶段的趋势来看，Hadoop和Spark都在大数据领域内占有自己的地位，并且也各自在数据处理上发挥所长，作为技术人员，更应该思考的是，如何实现两者之间更好的兼容和性能的提升。
在官方网站了解更多关于 OneTable 的信息：https://onetable.dev 观看来自 Onehouse、微软和谷歌的演示，描述 OneTable 的工作原理，并展示跨 Spark、Trino...Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。...一些用户只需要一个格式，但他们希望保证未来的兼容性，Onehouse 同时为他们提供了所有 3 种格式。
，任务启动慢 Task以线程的方式维护，任务启动快 二、Spark相对Hadoop的优越性 Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce...明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下： 首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； Spark中通过DAG...*、本文参考 Spark和Hadoop的区别和比较 Spark与Hadoop相比的优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](
，现在独立于 Hadoop; • hudi-hadoop-common 模块包含基于 Hadoop 文件系统 API 的实现，可与 Spark、Flink、Hive 和 Presto 等引擎上的模块一起...此 HFile 读取器向后兼容现有的 Hudi 版本和存储格式。我们还编写了一个 HFile 格式规范，它定义了 Hudi 所需的 HFile 格式。...使用元数据表进行 BigQuery 同步优化 现在如果启用了元数据表，BigQuery Sync 会从元数据表加载一次所有分区，以提高文件列表性能。...其他功能和改进 Schema异常分类 该版本引入了 schema 相关异常的分类 (HUDI-7486[13])，以便用户轻松了解根本原因，包括由于非法 schema 将记录从 Avro 转换为 Spark...Row 时出现的错误，或者记录与提供的 schema 不兼容。
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐...，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。...工程的 resources 目录下新建一个 schema 文件，名称为"user.json"，因为我们不用 avro 生成实体类的方式，所以定义一个普通的 json 文件来描述 schema 即可，另外...，在 json 文件中，也不需要"namespace": "packageName"这个限定生成实体类的包名的参数，本文使用的 json 文件内容如下： { "type": "record",...参考文章： 在Kafka中使用Avro编码消息：Producter篇 在Kafka中使用Avro编码消息：Consumer篇
这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具，例如Kafka，Hadoop（具体来说是HBase），Spark，BigQuery和Redshift（仅举几例）。...这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。...PySpark 让我们离开数据存储系统的世界，来研究有助于我们快速处理数据的工具。Apache Spark是一个非常流行的开源框架，可以执行大规模的分布式数据处理，它也可以用于机器学习。...这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。Kafka Python被设计为与Python接口集成的官方Java客户端。它最好与新的代理商一起使用，并向后兼容所有旧版本。
Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。...二、Iceberg与Hudi对比Iceberg和Hudi都是数据湖技术，从社区活跃度上来看，Iceberg有超越Hudi的趋势。...支持批量和实时数据读写Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点：Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式，Hudi支持Parquet和Avro格式。...Spark与Iceberg和Hudi整合时，Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。...关于Schema方面，Iceberg Schema与计算引擎是解耦的，不依赖任何的计算引擎，而Hudi的Schema依赖于计算引擎Schema。
上一篇 如何查看spark与hadoop、kafka、Scala、flume、hive等兼容版本【适用于任何版本】 http://www.aboutyun.com/forum.php?...mod=viewthread&tid=23252 构建基于hadoop的spark安装包 上一篇说了spark与其它组件兼容的版本，这里具体说下如何构建基于hadoop的spark安装包。...如果是这种情况，你的spark安装包必须兼容你所使用的hadoop集群的安装包 如果你使用的是spark2.3.0对应的hadoop默认为2.6.在假如使用的是spark1.2.0对应的是hadoop2.4...这里需要注意的是：有些hadoop版本，是有小版本的，比如hadoop2.6.5，hadoop2.7有hadoop2.7.1，hadoop2.7.3.对于hadoop版本的+或则-的小版本之间，它们与spark...大多都是兼容可以正常运行的。
对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...通常SparkOnHBase的库都要求你定义一个Mapping(Schema),比如hortonworks的 SHC(https://github.com/hortonworks-spark/shc)...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...我们也可以先将我们的数据转化为JSON格式，然后就可以利用Spark已经支持的JSON格式来自动推倒Schema的能力了。...总体而言，其实并不太鼓励大家使用Spark 对HBase进行批处理，因为这很容易让HBase过载,比如内存溢出导致RegionServer 挂掉，最遗憾的地方是一旦RegionServer 挂掉了，会有一段时间读写不可用
Flume Avro可以发送一个给定的文件给Flume，Avro 源使用AVRO RPC机制。...Source参数说明如下： Avro Source的别名是avro,也可以使用完整类别名称org.apache.flume.source.AvroSource，因此，上面有一行设置是...a1.sources.r1.type = avro，表示数据源的类型是avro。...注意：此处不要将“/usr/local/flume/lib”目录下的所有jar包都拷贝到“/usr/local/spark/jars/flume” 目录下，不然会使Spark和Hadoop版本与Guava...库的版本不兼容，从而导致后面运行程序时会报错！
问题导读 1.通过什么途径，可以查看与spark兼容的组件版本？ 2.如何获取pom文件？ 3.pom文件中包含了哪些信息？ 4.spark编译通过什么参数可以指定hadoop版本？...当我们安装spark的时候，很多时候都会遇到这个问题,如何找到对应spark的各个组件的版本，找到比较标准的版本兼容信息。答案在spark源码中的pom文件。首先我们从官网下载源码。...https://github.com/apache/spark/blob/master/pom.xml 这时候我们可以查看里面的兼容信息spark的版本为2.3.0-SNAPSHOT ?...flume版本为flume1.6.0， zookeeper版本为3.4.6 hive为：1.2.1 scala为：2.11.8 这样我们在安装的时候就找到它们版本兼容的依据。...当然官网提供一种编译的版本，剩下的需要我们自己编译。下一篇我们讲该如何编译我们想要的版本。 ? 这里需要说明的一个地方即maven的profile，是为了适应不同的版本。
这是官网上的Hadoop生态图，包含了大部分常用到的Hadoop相关工具软件 这是以体系从下到上的布局展示的Hadoop生态系统图，言明了各工具软件在体系中所处的位置 这张图是Hadoop在系统中核心组件与系统的依赖关系...译文： 和其他系统的比较 Avro提供着与诸如Thrift和Protocol Buffers等系统相似的功能，但是在一些基础方面还是有区别的 1 动态类型：Avro并不需要生成代码，模式和数据存放在一起...与Dynamo类似，Cassandra最终一致，与BigTable类似，Cassandra提供了基于列族的数据模型，比典型的k-v系统更丰富。...译文： Pig是由用于表达数据分析程序的高级语言来分析大数据集的平台，与基础平台耦合来评估这些程序。Pig程序的突出属性是他们的结构适合大量的并行化，这将使他们能够处理非常大的数据集。...Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。
Spark SQL具有如下特性： 集成——将SQL查询与Spark程序无缝集成。...与Hive兼容——已有数据仓库上的Hive查询无需修改即可运行。Spark SQL复用Hive前端和元数据存储，与已存的Hive数据、查询和UDFs完全兼容。...标准的连接层——使用JDBC或ODBC连接。Spark SQL提供标准的JDBC、ODBC连接方式。 可扩展性——交互式查询与批处理查询使用相同的执行引擎。...Language API——Spark SQL与多种语言兼容，并提供这些语言的API。 Schema RDD——Schema RDD是存放列Row对象的RDD，每个Row对象代表一行记录。...Data Sources——一般Spark的数据源是文本文件或Avro文件，而Spark SQL的数据源却有所不同。
无界源通常与具体化为 Kafka 主题的交易事件相关，代表用户在与 Grab 超级应用交互时生成的事件。边界源通常是指关系数据库 （RDS） 源，其大小与预配的存储绑定。...然后，我们设置了一个单独的 Spark 写入端，该写入端在 Hudi 压缩过程中定期将 Avro 文件转换为 Parquet 格式。...我们通过在 Flink 写入端上启用异步服务，进一步简化了 Flink 写入端和 Spark 写入端之间的协调，以便它可以生成 Spark 写入端执行的压缩计划。...但是，这些主题的模式的推导仍然需要一些转换，以使其与 Hudi 接受的模式兼容。...其中一些转换包括确保 Avro 记录字段不仅包含单个数组字段，以及处理逻辑十进制架构以将其转换为固定字节架构以实现 Spark 兼容性。
前言 说人话：其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。好处主要从一些大的方面讲，坑则是从实际场景中遇到的一些小细节描述。...玫瑰篇 玫瑰篇主要是说Spark Streaming的优势点。 玫瑰之代码复用 这主要得益于Spark的设计，以及平台的全面性。...你写的流处理的代码可以很方便的适用于Spark平台上的批处理，交互式处理。因为他们本身都是基于RDD模型的，并且Spark Streaming的设计者也做了比较好的封装和兼容。...类似Storm则需要额外的开发与支持。 玫瑰之吞吐和实时的有效控制 Spark Streaming 可以很好的控制实时的程度(小时，分钟，秒)。极端情况可以设置到毫秒。...玫瑰之概述 Spark Streaming 可以很好的和Spark其他组件进行交互，获取其支持。同时Spark 生态圈的快速发展，亦能从中受益。
从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...:hudi-spark3.1.2-bundle_2.12:0.11.1,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \ --conf 'spark.serializer...:spark-avro_2.12:3.2.1 \ --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \ --conf...下表总结了与不同 Hudi 表类型兼容的Schema变更类型。...Yes Yes 对于其他类型，Hudi 支持与Avro相同 Avro schema resolution[1] .
Hudi的模式演进（schema evolution）是什么 Hudi使用 Avro作为记录的内部表示形式，这主要是由于其良好的架构兼容性和演进特性。这也是摄取或ETL管道保持可靠的关键所在。...只要传递给Hudi的模式（无论是在 DeltaStreamer显示提供还是由 SparkDatasource的 Dataset模式隐式）向后兼容（例如不删除任何字段，仅追加新字段），Hudi将无缝处理新旧数据的的读...与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。
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