apache hudi
时间: 2023-08-24 22:07:54 浏览: 60
Apache Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) 是一个开源的数据湖管理框架,它为大规模数据湖提供了增量存储和数据变更管理的能力。它旨在解决数据湖的数据一致性、数据实时性和数据可靠性等问题。
Apache Hudi 提供了以下关键特性:
1. 增量存储:支持增量写入和更新操作,避免了全量数据重写,提高了性能和效率。
2. 数据变更管理:支持插入、更新、删除和查询操作,并提供了事务一致性保证。
3. 时间旅行查询:可以查询历史版本的数据,并支持时间范围查询。
4. 延迟写入:支持将数据先缓存到内存或磁盘中,而不是立即写入磁盘,从而提高写入性能。
5. 数据合并:支持将不同数据源的数据进行合并,并保持一致性。
6. 兼容性:支持与现有的数据处理工具和存储系统集成,如Apache Hive、Apache Spark、Hadoop等。
通过使用 Apache Hudi,用户可以更好地管理和处理数据湖中的大规模数据,实现数据的实时、可靠和一致性处理。
相关问题
Apache Hudi
Apache Hudi是一个开源Spark库,用于在Hadoop上执行诸如更新、插入和删除等操作。它还允许用户仅摄取更改的数据,提高查询效率,并可以像任何作业一样水平扩展,并将数据集直接存储在HDFS上。
Apache Hudi使用插入(upsert)和增量拉取等原语,将流式处理带到了类批处理的大数据中,从而实现了高效的数据管理和处理。
Apache Hudi经过一年半的发展后,已经以顶级项目的身份毕业于Apache软件基金会,这意味着它已经得到了广泛的认可和支持,成为一个可信赖的工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Apache Hudi 是什么?](https://blog.csdn.net/Shockang/article/details/126825709)[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: 50%"]
- *2* [Apache 数据湖Hudi详解一](https://blog.csdn.net/weixin_41652703/article/details/116562798)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
spark hudi
Spark Hudi 是一个开源的分布式数据湖解决方案,它是基于 Apache Hudi 构建的。Hudi 是一个用于处理大规模、高频率数据流的数据管理库,可以实现增量更新、快速查询等功能。
Spark Hudi 提供了一套完整的工具和 API,可以帮助用户在 Apache Spark 上构建和管理数据湖。它支持将数据以列式存储的形式存储在分布式文件系统(如HDFS、S3等),并提供了一些高级功能,如数据合并、数据快照、时间旅行查询等。
使用 Spark Hudi,您可以实现以下功能:
- 写入:支持增量写入和更新数据,并提供了幂等性保证。
- 读取:可以使用 Spark SQL 进行快速查询,并支持时间旅行查询,即可以查询历史版本的数据。
- 删除:支持逻辑删除和物理删除,并提供了数据保留和清理的机制。
- 合并:支持将多个数据集合并成一个,并提供了冲突解决策略。
- 索引:支持使用 Apache Lucene 构建索引,以加速查询性能。
总之,Spark Hudi 提供了一种灵活且高效的方式来管理和查询大规模数据湖。它在实时分析、数据仓库、ETL 等场景下都有广泛的应用。