下图是一个示例日志事件流，其中事件ID为唯一键，带有事件时间和其他有效负载。 ? 第三个要求：存储管理（自动管理DFS上文件） 我们已经了解了如何摄取数据，那么如何管理数据的存储以扩展整个生态系统呢？...下面示例中，我们看到原始付款表（货币未标准化）和发生货币转换的派生表。 扩展此类数据管道时很有挑战，如仅对变更进行计算，或者基于窗口的Join的挑战。...从高层次讲，HUDI允许消费数据库和kafa事件中的变更事件，也可以增量消费其他HUDI数据集中的变更事件，并将其提取到存储在Hadoop兼容，如HDFS和云存储中。...Hudi还提供便于增量ETL的高级特性，通过Spark/Spark便可以轻松增量拉取Hudi表的变更。 ?...即将发布的0.6.0版本，将企业中存量的parquet表高效导入Hudi中，与传统通过Spark读取Parquet表然后再写入Hudi方案相比，占用的资源和耗时都将大幅降低。
而如果使用数据湖，那么会有事务性管理数据的需求，或者具有变更和更新存储在数据湖中的数据的能力。...同样我们拥有一堆不同的非结构化数据格式进行转化将其提取到Hudi表中；也可以编写流式的增量ETL管道，仅从上游Hudi表中使用变更流，可以获得自某个时间点以来已插入或更新的所有记录。...可以做很多事情来减少查询成本，提高效率，还可以很好地改善数据的新鲜度，继续到派生的数据管道，Hudi还可以提供Hudi中每个表的变更流，这意味着可以采用与流处理中相同的概念。...同样您可以像Flink或Spark作业那样将变更流连接到Hudi表，它也可以作为快照与另一个Hudi表关联查询。...，以便人们可以很好地对其进行查询，现在所有表统计信息都写在一个JSON文件和Avro文件中，这就像可伸缩性一样，但是用这种方式计划查询可能会花费大量时间。
整个数据入仓是分实时流是离线流，实时流解析binlog，通过Canal解析binlog，然后写入Kafka，然后每个小时会把Kafka数据同步到Hive中；另外就是离线流，离线流需要对同步到Hive的贴源层的表进行拉取一次全量...，如果只有前面的实时流是数据是不全的，必须通过离线流的SQL Select把全量导入一次数据，对每张ODS表会把存量数据和增量数据做一个Merge。...上游各种各样的数据源，比如DB的变更数据、事件流，以及各种外部数据源，都可以通过变更流的方式写入表中，再进行外部的查询分析，整个架构非常简单。 架构虽然简单，但还是面临很多挑战。...第二个架构是通过Flink CDC直联到MySQL上游数据源，直接写到下游Hudi表。 其实，这两条链路各有优缺点。第一个链路统一数据总线，扩展性和容错性都很好。...还有一个常见需求是用户在上游库中增加一个表，如果使用表级别同步的话，新增表在整个链路是无法感知的，也就无法同步到Hudi中，而在Lakehouse中，我们可以对整库进行同步，因此在库中新增表时，会自动感知新增表
支持Flink SQL API和DataStream API，这里需要注意的是如果使用SQL API对于库中的每张表都会单独创建一个链接，独立的线程去执行binlog dump。...来实现通过一个Kafka的CDC Source表，根据元信息选择库表Sink到Hudi中。...但这里需要注意的是由于Flink和Hudi集成，是以SQL方式先创建表，再执行Insert语句写入到该表中的，如果需要同步的表有上百之多，封装一个自动化的逻辑能够减轻我们的工作，你会发现SQL方式写入Hudi...设定后Flink把Hudi表当做了一个无界的changelog流表，无论怎样做ETL都是支持的，Flink会自身存储状态信息，整个ETL的链路是流式的。...，-t 是把/etc/hive/conf/hive-site.xml 加入到classpath，这样hudi执行表同步到Glue是就可以加入加载到这个配置，配置中的关键是 hive.metastore.client.factory.class
Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。...2.增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。...3.准实时的表 - 使用基于列存储(例如 Parquet + Avro)和行存储以提供对实时数据的查询 我们看到直接在HDFS上存储数据,是可以用于Presto和Spark等交互式SQL引擎。...一言以蔽之的话，Hudi做的事情就是将批处理（copy-on-write storage）和流计算（merge-on-read storage）作业整合，并将计算结果存储在Hadoop中。...对于非Spark处理系统（例如：Flink，Hive），处理过程可以在各自的系统中完成，然后以Kafka Topics 或者HDFS中间文件的形式发送到Hudi表中。
在这里摄取管道不是拍摄快照并将它们作为一个整体转储到 Data Lake，而是以流方式使用 OLTP 数据库的预写日志并将它们摄取到 Data Lake 表中，就像数据库到数据库复制的方式一样。...从概念上讲，我们有一个两阶段管道。 •变更数据捕获 (CDC) 服务使用 OLTP 数据库中的预写日志 (WAL) 数据并将它们缓冲在变更日志队列中。...Debezium 是一个构建在 Kafka Connect 之上的开源分布式变更数据捕获平台，Debezium 带有一个经过充分证明的一流 Postgres CDC 连接器。...Apache Hudi 是一个统一的数据湖平台，用于在数据湖上执行批处理和流处理，Apache Hudi 带有一个功能齐全的基于 Spark 的开箱即用的摄取系统，称为 Deltastreamer，具有一流的...例如，在在线世界中，向 postgres 添加一个不可为空的列是非常好的，但不会遵守用于存储动态变更日志的 Avro（或 Protobuf）的模式演变规则。
与此同时，Pulsar提供了一系列特性：包括分层存储、流式卸载、列式卸载等，让其成为一个可以统一批和事件流的存储层。...Pulsar也与Spark有着紧密结合。•端到端流：实时报告是许多企业的常态，对流的支持消除了对专门用于服务实时数据应用程序的单独系统的需求，Delta Lake和Hudi通过变更日志提供了流功能。...但这不是真正的“流”。Pulsar是一个真正的流系统。 可以看到Pulsar满足构建Lakehouse的所有条件。...•Apache Hudi同时支持Spark和Flink多引擎。同时在中国有一个相当活跃的社区。 4.1 新的存储布局 图2展示了Pulsar topic新的布局。...Hudi支持从表中增量拉取变更。我们可以支持通过Hudi表备份的_ReadOnly_主题。这允许应用程序从Pulsar代理流式传输Hudi表的变更。图4展示了这个想法。
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析...为了解决Kappa架构的痛点问题，业界最主流是采用“批流一体”方式，这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理，也可以理解为处理框架的统一，例如：Spark、Flink，但这里更重要指的是存储层上的统一...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...Iceberg使用一种类似于SQL表的高性能表格式，Iceberg格式表单表可以存储数十PB数据，适配Spark、Trino、PrestoDB、Flink和Hive等计算引擎提供高性能的读写和元数据管理功能...不绑定任何底层存储，支持Parquet、ORC、Avro格式兼容行存储和列存储。Iceberg支持隐藏分区和分区变更，方便业务进行数据分区策略。Iceberg支持快照数据重复查询，具备版本回滚功能。
已成为批处理中hadoop的真正继任者，并且是第一个完全支持Lambda架构的框架（在该框架中，实现了批处理和流传输；实现了正确性的批处理；实现了流传输的速度）。...虽然Spark本质上是一个批处理，其中Spark流是微批处理，并且是Spark Batch的特例，但Flink本质上是一个真正的流引擎，将批处理视为带边界数据流的特例。...Kafka Streams是一个用于微服务的库，而Samza是在Yarn上运行的完整框架集群处理。 优点 ： 使用rocksDb和kafka日志可以很好地维护大量信息状态（适合于连接流的用例）。...如果答案是肯定的，则最好继续使用高级流框架（例如Spark Streaming或Flink）。一旦对一项技术进行了投资和实施，其变更的困难和巨大成本将在以后改变。...Streaming的发展速度如此之快，以至于在信息方面，此帖子可能在几年后已经过时。目前，Spark和Flink在开发方面是领先的重量级人物，但仍有一些新手可以加入比赛。
处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...统一的批处理和流接收（streaming sink）：除了批处理写之外，Delta Lake 还可以使用 Apache Spark 的结构化流作为高效的流接收。...再结合 ACID 事务和可伸缩的元数据处理，高效的流接收现在支持许多接近实时的分析用例，而且无需维护复杂的流和批处理管道。...这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录，并简化他们的变更数据捕获和 GDPR 用例。由于 Delta Lake 在文件粒度上跟踪和修改数据，因此，比读取和覆写整个分区或表要高效得多。
在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。...物化视图流作业需要消费变更才能始终在S3和Hive中拥有数据库的最新视图。当然内部工程师也可以独立消费这些更改。...你需要确保在“行”模式下启用了BINLOG才行（此方式是监控数据库变化的重要手段）。然后，Debezium使用JDBC连接到数据库并执行整个内容的快照。之后，每个数据的变更都会实时触发一个事件。...Metorikku在Apache Spark之上简化了ETL的编写和执行，并支持多种输出格式。...使用Metorikku，我们还可以监视实际数据，例如，为每个CDC表统计每种类型（创建/更新/删除）的事件数。一个Metorikku作业可以利用Kafka主题模式[16]来消费多个CDC主题。 4.
第三，因为我们现在已经有两个引擎了，一个是 Doris 的 BE，一个是我们需要新加入的引擎，同时我们可能还会有一些其他引擎引入，而数据湖是一个比较灵活的东西，不像数仓，它的数据是多变的，所以我们在计算引擎和存储中间要有一个存储中间层用来描述这些表格的格式...第三个是 Doris 的 FE 中本来就有一些数据流控制，比如 Load 任务这些，我们可以进行类似的拓展，去满足我们控制流元数据的存储。...第四，对于多引擎的支持方面，Iceberg 因为原生设计的时候就是为了支持多引擎，所以它分层设计的很好，当想增加一个新的引擎的时候就很简单；而 Delta 因为都是 Databricks 的产品，和 Spark...image.png 数据集成 – EXTERNAL DATABASE 当我们集成 Hive 的时候，我们以前考虑的可能是只建一个表的映射，建表和表的映射的时候，问题就在于我们 Hive 中可能有成百上千张表...同时如果 Hive 表进行了增删或者表结构变更，我们都需要手动维护这件事情。
对oracle变更数据捕获一直是业界苦恼： 有没有一个免费的、企业级Oracle日志解析器，通过极简的产品设计，让你1分钟搞定Oracle的日志解析工作呢？...传输到kafka的Topic数据可以由您的应用程序或者Flink/Spark流数据处理程序通过kafka connector获取，并调用protobuf的java包反解析出DML和DDL变化事件，就可以驱动和触发下游大数据和...的动态DML和DDL变化事务信息，以Flink/Spark为例，你只需要通过kafka的connector获取指定Topic的数据，并通过protobuf自动生成的java包反解析就可以嵌入原有的业务逻辑...,LOB类型在内的绝大多数Oracle常见字段解析 指定表的DML和DDL的数据增量同步 Oracle连接池连接源库 持续时间超过2天以上的长事务解析 数据直接流入kafka，支持socket方式推送日志变更...支持日志存储在ASM中；在线或者归档日志如果存储在本地文件系统的话，需要单独在Oracle源端上部署parser组件。
这两天在搭建Hadoop与Spark的平台，要求是能够运行Spark，并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程，简单做一个笔记blog。...我们怎么看这些东西有没有跑起来呢？jps这个查看守护进程的东西就可以看到。 有没有别的办法呢？有，通过web ui来看，直观很多。...这条语句，你就可以用蒙特卡洛方法来计算pi的值。...装好pycharm后在安装目录的bin下打开pycharm.sh，然后开始一个新的项目，接下来在Run里面修改配置（Edit Configurations），我们加入spark的目录和spark下python...，能够计算data这个list中的数据和。
Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目，一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序...Structured Streaming并不是对Spark Streaming的简单改进，而是吸取了在开发Spark SQL和Spark Streaming过程中的经验教训，以及Spark社区和Databricks...使用Yahoo的流基准平台，要求系统读取广告点击事件，并按照活动ID加入到一个广告活动的静态表中，并在10秒的event-time窗口中输出活动计数。...Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。...unbound table无界表，到达流的每个数据项就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中，用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算。
背景 OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。...作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。...在OnZoom data platform中，source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据。...2.1 Canal MySQL Binlog即二进制日志,它记录了MySQL所有表结构和表数据变更。...临时方案是每次需要rerun数据的时候暂停实时任务，因为0.8.0版本已经支持并发写，后续考虑升级。3.一开始我们任务变更Hudi表数据时每次都默认同步hive元数据。
所有对表的变更都会生成一份新的 meta 文件，于是系统就有了 ACID 和多版本的支持，同时可以提供访问历史的功能。在这些方面，三者是相同的。 下面来谈一下三者的不同。 Hudi 先说 Hudi。...最后，Hudi 提供了一个名为 run_sync_tool 的脚本同步数据的 schema 到 Hive 表。Hudi 还提供了一个命令行工具用于管理 Hudi 表。 ?...我怀疑对于流式写入和小文件合并，可能 Iceberg 还没有很好的生产 ready，因而没有提及（纯属个人猜测）。 在查询方面，Iceberg 支持 Spark、Presto。...这个 partition 列仅仅为了将数据进行分区，并不直接体现在表的 schema 中。...在查询之前，要运行 Spark 作业生成这么个 Symlink 文件。如果表数据是实时更新的，意味着每次在查询之前先要跑一个 SparkSQL，再跑 Presto。
博客 使用本地文件系统上的 Spark 处理和 Hudi 存储简化 YouTube 数据[1] - Shaik Sameer 这篇博客提供了一个构建真实世界数据处理场景的实践指南。...Shaik 详细讲解了从 YouTube API 获取数据、使用 Apache Spark 进行处理，以及将数据存储在 Hudi 表中的全过程。...运用 Hudi 掌控变更数据捕获（CDC）[2] - Lalit Moharana 在这篇博客中，作者将 Apache Hudi 中的变更数据捕获（CDC）管理与印度铁路的列车调度进行了类比。...在 Docker 环境中运行 PySpark 和 Apache Hudi[5] - Priyanshu Verma 另一个关于在 Docker 环境中设置并运行 PySpark 和 Apache Hudi...对于那些希望简化数据处理工作流，并在灵活、可扩展的 Docker 环境中探索 Hudi 和 PySpark 功能的人来说，这篇博客尤其有用。
级别的信息支持不是很好，需要自定义参数和比较逻辑 分支演进能力 支持对 Snapshot 添加 Tag ，以及基于任意 Snapshot 自定义新分支，可演进变更数据 支持对 Instant 添加 Tag...在合并 log 文件时，相同主键不同流的数据更新和拼接操作，使用记录中的Commit 版本字段来排序，每条流只能按行保留最终结果，无法支持多个流中数据列有重叠的场景。...，很好的保证了数据间的隔离性。...，而在 Iceberg 主键表数据湖中，我们刚好可以获取任意时间范围内的变更记录，通过这些 CDC 记录，回滚流程则可以简化为: 1....对 Add 操作的新数据，直接在 KV 中 delete 该 key 的记录；对 Update 的更新和 Delete 的删除操作，使用表内的前一个版本数据覆盖该 key 的记录，以此可以实现 KV 内数据的精确和快速回滚
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