适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。* **MOR 表**:适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index,其中 **Bucket Index 尚未合并到...
**批量场景**会先将 binlog 通过 dump service 存储到 HDFS上,再按照小时/天级粒度更新到数据。### 02-推荐场景在字节的推荐场景中,为服务离线数据分析挖掘需求,需要将数据从类 Hbase的存储导出到离线存储... 需要将推荐系统 Serving 时获得的数据和端上埋点数据这两类实时数据流通过主键合并到一起,作为机器学习样本。因此我们希望可以借助数据湖的能力,低成本的批量添加特征列。### 03-数仓场景数仓 backfill 场景中...
**COW 表:** 适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。- **MOR 表**:适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index,其中 **Bucket In...
Hbase index类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Bucket Index 的索引方式。## 2.1 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实时数据计算各种指标。在其业务场景中存在定期批量写入和流式写入场景,整个流程可以描述如下: **1. 批量场景会先将 binlog 导入存储到 Hive 离线仓库中,再按照小时/天级粒度更新数据湖。** **2. 实时场景则通...
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环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 Ranger 1.2.0 - Z... 已知问题通过Sqoop从SQL Server导入数据时,存在编码异常问题,如果需要使用此功能可联系售后处理,预计会在后续版本进行优化; 使用Dolphin Scheduler调度Presto数据源项目时,由于keystore文件只位于master-1节点,...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 Ranger 1.2.0 - Z... hive_metastore 2.3.9 Hive元数据存储服务。 hive_server 2.3.9 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 2.3.9 Hive命令行客户端。 hdfs_namenode 2.10.2 用于跟踪HDFS文件名和数据块的服务。 hd...
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适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。* **MOR 表**:适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index,其中 **Bucket Index 尚未合并到...
**批量场景**会先将 binlog 通过 dump service 存储到 HDFS上,再按照小时/天级粒度更新到数据。### 02-推荐场景在字节的推荐场景中,为服务离线数据分析挖掘需求,需要将数据从类 Hbase的存储导出到离线存储... 需要将推荐系统 Serving 时获得的数据和端上埋点数据这两类实时数据流通过主键合并到一起,作为机器学习样本。因此我们希望可以借助数据湖的能力,低成本的批量添加特征列。### 03-数仓场景数仓 backfill 场景中...
**COW 表:** 适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。- **MOR 表**:适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index,其中 **Bucket In...
Hbase index类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Bucket Index 的索引方式。## 2.1 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实时数据计算各种指标。在其业务场景中存在定期批量写入和流式写入场景,整个流程可以描述如下: **1. 批量场景会先将 binlog 导入存储到 Hive 离线仓库中,再按照小时/天级粒度更新数据湖。** **2. 实时场景则通...