**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 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key ... 整个过程中 Bucket Index 不需要对现有的数据进行扫描组成类似 Bloom Filter 一样的过滤器,因此可以省去整个定位 File Group 的查询时间,定位 File Group 的时间也不会随着已有 Record 条数的增加而导致性能下降。...
**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 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 Fil... 整个过程中 Bucket Index 不需要对现有的数据进行扫描组成类似 Bloom Filter 一样的过滤器,因此可以省去整个定位 File Group 的查询时间,定位 File Group 的时间也不会随着已有 Record 条数的增加而导致性能下降。...
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... 整个过程中 Bucket Index 不需要对现有的数据进行扫描组成类似 Bloom Filter 一样的过滤器,因此可以省去整个定位 File Group 的查询时间,定位 File Group 的时间也不会随着已有 Record 条数的增加而导致性能下降。...
**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 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File... 整个过程中 Bucket Index 不需要对现有的数据进行扫描组成类似 Bloom Filter 一样的过滤器,因此可以省去整个定位 File Group 的查询时间,定位 File Group 的时间也不会随着已有 Record 条数的增加而导致性能下降。...
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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1c3761c2bb114f29b585eee875c7...
**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 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运维代价。 |在本文中,我们将介绍一个新的 Hudi 索引模块 Bucket Index 在字节跳动...
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...