hudi preCombineKeys

Hudi中的preCombineKeys是指在数据流处理中用于预处理和组合键的概念。preCombineKeys是在写入数据之前，根据指定的字段或键进行预处理和组合的过程。这样做的目的是提高数据处理的效率和性能。具体而言，preCombineKeys通过将具有相同组合键的数据记录合并在一起，减少了后续数据处理的开销和复杂性。通过使用preCombineKeys，可以在数据写入之前对数据进行聚合和排序，以便更高效地处理和查询数据。这对于实时和大规模数据流处理非常有用。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hudi](https://download.csdn.net/download/weixin_38730767/16104356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

springboot hudi

Spring Boot和Hudi是两个独立的开源项目，可以在Spring Boot应用中使用Hudi。

Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的Java应用程序的开发框架。它提供了自动配置、约定优于配置和快速开发的特性，使得开发者可以更加轻松地构建和部署应用程序。

Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于处理大规模数据变更的数据存储和处理系统。它支持数据的增量更新、删除和查询，并提供了ACID事务支持。Hudi可以在Hadoop生态系统中与其他工具和框架（如Apache Spark、Apache Hive等）集成，以实现高效的数据处理。

如果你想在Spring Boot应用中使用Hudi，你可以在你的项目中引入Hudi的相关依赖，并编写相应的代码来实现数据的增删改查操作。具体的使用方法可以参考Hudi官方文档或相关的教程。

flink hudi

Flink Hudi是指在Flink架构中使用Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）进行数据管理和处理的方法。根据引用和，可以使用Hudi-Flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar（或根据需求修改Hudi Flink版本为1.13.2并构建）来进行Flink和Hudi的集成。通过下载Hudi并将Hudi-Flink-bundle_2.11-0.10.0.jar放置在Flink的lib目录下，可以更好地适配CDC Connector，避免出现类找不到的异常，如引用所示。因此，flink hudi指的是在Flink中使用Hudi进行数据管理和处理的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink+Hudi 构架湖仓一体化解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/120775712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]