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    大数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据集在HDFS上的存储

    问题导读 1.什么是Hudi? 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作? 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点? 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ,并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少,这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上,对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象,那么它到底解决了哪些问题? Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题,使用Sqoop获取Mysql日志或则数据,然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据,有不少公司确实是这么做的,比较高级点的,通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化,但是这里面有很多的坑和难点,相对来说工作量也不少,那么有没有更好的解决办法那?---Hudi可以解决。Hudi可以实时获取新数据。 2.实时查询、分析 对于HDFS数据,我们要查询数据,是需要使用MapReduce的,我们使用MapReduce查询,这几乎是让我们难以接受的,有没有近实时的方案,有没有更好的解决方案--Hudi。 什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。 读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能,而近实时表则提供实时(基于行的存储和列式存储的组合)查询。 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。它可以像任何作业一样进一步水平扩展,并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话,接着我们来看下图,更形象的来了解Hudi

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