Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。> > 在本文中,我们将重点介绍 Hudi ... 不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key ...
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 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记... 不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所...
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Phoenix简介 Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix执行方...
HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据集。 2.1 创建RDD示例:通过集合来创建RDD val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)通过外部数据集构建RDD val distFile = sc.textFile("data.txt")RDD构建成功后,可以对其进行一系列操作,例如Map和Reduce等操作。例如,运行以下代码,首先从外部存储系统读一个文本文件构造了一个RDD,然后通过RDD的Map算子计算得到了文本文件中每一行的长度,最后通过Reduce算子...
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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. **实时场景则通过 Fl...
将获取到的 IPv4 CIDR 地址添加进 Kafka 实例白名单中。 若是通过公网形式访问 Kafka 实例,则您需进行以下操作:独享集成资源组开通公网访问能力,操作详见开通公网。 并将公网 IP 地址,添加进 Kafka 实例白名单... 数据字段:通过自动添加、手动添加等方式添加数据目标字段信息。 配置完成后,单击确认按钮,完成目标节点配置。 基础模式: 您可通过以下三种方式操作字段映射关系: 自动添加:单击自动添加按钮,根据两端数据表信息...
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关... 一行数据映射为一个 KV,Key 以 TableID 构造前缀,以行 ID 为后缀一条索引映射为一个 KV,Key 以 TableID+IndexID 构造前缀,以索引值构造后缀可以看到,对于一个表中的数据或者索引,会具有相同的前缀,这样在 TiKV...