基于布隆过滤器实现,索引信息存储在 Parquet 文件的 Footer 当中。② Hbase Index。索引信息存储在 Hbase 数据库上。③ Bucket Index。字节提出的一种基于哈希的实现,不需要额外存储索引信息,可以直接根据文件名映射构建索引。④ Flink State。Flink 数据入湖的默认实现方式,索引信息存储在 Flink 的State 中。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1c3761c2bb114f29b585eee875c7...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> > > Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。R... 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。业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。>> Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Recor... 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。## 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> > > Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。R... 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。**业务场景挑战**字节跳动某业务部门需要利...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record... 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。## 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实时...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key... 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...
目前 EMR Hudi 主要提供以下索引: Bloom 过滤器索引:包含在数据文件的 footer 中,默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性。 HBase 索引:对于小批次的 keys,查询效率高。在索引命中的时候可能有秒级开销,需要引入额外 Hbase 依赖。 Hudi Bucket Index: EMR 1.2 Hudi 版本还率先引入了 Hudi Bucket Index 供选择, Bucket Index 一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的...