HoodieDeltaStreamer流程图

最新推荐文章于 2024-05-12 10:51:03 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-12 10:51:03 发布 · 439 阅读

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Apache Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。

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使用 HoodieMultiTableStreamer 进行 Debezium CDC 多表同步入湖的研究报告

Laurence的技术博客

05-18

1190

先介绍一下大的背景吧，我们已经能通过 Flink CDC 将整个数据库同步到 Kafka 中了，这一部分的实现方案已经汇总在了《Flink CDC 整库 / 多表同步至 Kafka 方案（附源码）》一文中。接下来要完成的是后半程的工作：读取 Kafka 的 Debezium CDC 数据写入到数据湖的 Hudi 表中，这样就能完整地实现整个数据库同步入湖的设计目标，当然，要求还是：“源库整库 / 多表 => Kafka”是一个作业，“Kakfa => Hudi 整库 / 多表”也是一个作业，这样才有比较强

Hudi 多表摄取工具 HoodieMultiTableStreamer 配置方法与示例

最新发布

Laurence的技术博客

05-22

2671

由于 Hudi 的 HoodieMultiTableStreamer / HoodieMultiTableDeltaStreamer 是一次处理多张 Hudi 表的写入，这些表既会有如 hoodie.deltastreamer.source.kafka.value.deserializer.class 这样相同的公共配置，也会有如 hoodie.datasource.write.recordkey.field 这样每张表每张表都不同的个性化配置，为此，HoodieMultiTableStreamer / H

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自己实现Deltastreamer(使用spark struct streaming)，实现多topic的kafka数据写入到Hudi

韩江雪de 小屋

08-18

1202

1 代码进入shell： spark-shell --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_2.11:0.8.0,org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.8,com.googlecode.json-simple:json-simple:1.1,com.alibaba:fastjson:1.2.51,net.minidev:jso

Hudi（9）：Hudi集成Spark之DeltaStreamer导入工具

yang_shibiao的博客

01-04

801

HoodieDeltaStreamer工具 (hudi-utilities-bundle中的一部分) 提供了从DFS或Kafka等不同来源进行摄取的方式，并具有以下功能：  精准一次从Kafka采集新数据，从Sqoop、HiveIncrementalPuller的输出或DFS文件夹下的文件增量导入。  导入的数据支持json、avro或自定义数据类型。  管理检查点，回滚和恢复。  利用 DFS 或 Confluent schema registry的 Avro Schema。  支持自定义转换操

在 Apache Hudi 中使用正确的索引进行快速更新、删除

weixin_43857576的博客

12-01

1183

Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。对于 Copy-On-Write 表，通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件，这可以实现快速的 upsert/delete 操作。对于 Merge-On-Read 表，这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。具体来说，给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。相比之下，没有索引组件的设计（例如：Apache Hive ACID）可能最终不得不针对所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。在

使用Apache Hudi + Amazon S3 + Amazon EMR + AWS DMS构建数据湖

xleesf

11-04

1144

1. 引入数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据，而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据，从而实现更好、更快的决策。Amazon Simple Storage Service（amazon S3）是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务，可以用来作为数据湖底层的存储服务。然而许多用例，如从上游关系数据库执行变更数据捕获（CDC）到基于Amazon S3的数据湖，都需要在记录级别处理数据，执行诸如从数据集中插入、更新和删除单条记录的操作需要处理引擎读取所有对象（文件），进行更改，并将整

使用Apache Hudi构建大规模、事务性数据湖

xleesf

06-27

745

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍，主要从事数据方面的工作，包括摄取标准化，数据湖原语等。什么是数据湖？数据湖是一个集中式的存储，允许以任意规模存储结构化和非结构化数据。你可以存储原始数据，而不需要先转化为结构化的数据，基于数据湖之上可以运行多种类型的分析，如dashboard、大数据处理的可视化、实时分析、机器学习等。接着看看对于构建P

【Hudi】Flink + Hudi 实践

Together

03-07

6716

前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ，与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的 Hudi 概述 Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理

hudi系列-设置合理清理策略

1032851561的博客

11-08

3446

在中介绍了清理的大致流程，除了可以防止文件系统的无限膨胀，它是必须的。hudi提供三种查询方式：读优化、快照读、增量读，无论是哪种方式，由于hudi的文件组织是有版本的概念(FileGroup,FileSlice)，旧版本的文件持续在执行清理，如果被清理的文件正在读取或者即将被读取到，那岂不是很影响使用，所以我们需要设置合理的清理策略保障上层数据处理任务的平稳运行，提高系统的容错性。可以通过来配置使用以上哪一种清理策略。

大数据之数据湖---flink 整合hudi

wudonglianga的专栏

10-05

2963

1.hudi 简介 Huid支持流式的读写操作，流数据可以通过Huid的增量来进行数据追加，精准的保存Index位置，如果一旦写入或者读出的时候出现问题，可以进行索引回滚数据，因为在Hudi写入和写出的时候他是要记录元数据信息的。 Hudi最大的特点就是会进行预写日志功能，也就是把所有的操作都先预写，然后一旦发生问题就会先找预写日志Log，进行回滚或者其他操作，所以你会发现在Hudi中，它会写很多Log日志。三大特点：流式读写、自我管理、万物皆日志 2.hudi 应用 3. 官网 https://

flink操作hudi数据表

wzp1986的专栏

07-20

3807

基于flink1.14和hudi0.11，演示flink往hudi数据湖流式地写数据、hive从数据湖读数据。

hudi_on_flink

sinat_42671149的博客

03-16

778

hudi_on_flink 下载hudi 首先在github官网下载hudi的包 https://github.com/apache/hudi/tree/release-0.7.0 并编译,自己编译可能会出错或者到maven仓库直接下载编译好的jar包：https://repository.apache.org/#nexus-search;quick~hudi 编写hudi配置文件以及表元数据文件元数据配置表以及配置信息：我是把这俩个文件上传到hdfs上的,这个也是支持本地的需要把hdfs://

Hudi系列9:Flink SQL操作hudi表

只是甲的博客

01-31

1448

Flink SQL操作Hudi表 Flink Hudi集成

Apache Hudi 0.7.0 和 0.8.0 新功能已在 Amazon EMR 中可用

亚马逊云科技专栏

02-16

1279

文末限时福利倒计时3天，不要错过！前言Apache Hudi 是一个开源事务性数据湖框架，通过提供记录级插入、更新和删除功能，极大地简化了增量数据处理和数据管道开发。如果您要在 Amazo...

一种Hudi on Flink动态同步元数据变化的方法

0x3E6

12-05

4836

HoodieFlinkStreamer流程分析，及一种Hudi on Flink实现动态Schema Evolution的方法。

Hudi HoodieStreamer 报错 A column or function parameter with name ts_ms cannot be resolved 解决方法

Laurence的技术博客

05-12

1065

在使用 HoodieStreamer 启动一个 CDC 数据实时入湖的作业中，遇到了这样一个报错：org.apache.spark.sql.AnalysisException:[UNRESOLVED_COLUMN.WITH_SUGGESTION] A column or function parameter with name ts_ms cannot be resolved. Did you mean one of the following? [after, op, before].; line

Hudi DeltaStreamer使用总结

主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi

06-24

1393

总结如何利用Hudi DeltaStreamer工具从外部数据源读取数据并写入新的Hudi表，是hudi-utilities-bundle的一部分，按照Apache Hudi 入门学习总结,将hudi-spark-bundle包拷贝至$SPARK_HOME/jars目录下即可。提供了从DFS或Kafka等不同来源进行摄取的方式，并具有以下功能。命令行选项更详细地描述了这些功能：最新版本应该支持了更多参数，可以查阅官网：https://hudi.apache.org/cn/docs/hoodie_delta

Flink CDC使用Java DataStream API写入Hudi，实时同步业务库

u014519384的博客

07-07

3063

需要源码或者进Flink微信交流群的请+V ：zoomake1024在上一篇文章介绍了使用Flink SQL消费Kafka实时入湖的方法，全程都是SQL实现的，但是当处理逻辑复杂时，SQL并不是那么灵活，此时通过编码的方式可以更好的驾驭整个框架。本篇介绍下，如何使用Java DataStream API以编码的方式，通过Flink CDC同步MySQL数据到Hudi，在整个过程中遇到了很多问题，会一并给出解决方案。主要是参考Hudi源码中的HoodieFlinkStreamer来实现的，首先说明POM文件.

Hudi on Flink 快速上手指南

Ververica的博客

03-25

2881

摘要：本文由阿里巴巴的陈玉兆分享，主要介绍 Flink 集成 Hudi 的最新版本功能以及快速上手实践指南。内容包括：背景环境准备Batch 模式的读写Streaming 读总结Tips：...

hudi的操作命令，一些使用方法

06-08

Hudi提供了多种命令行工具和API，用于构建、管理和查询数据湖。以下是一些常用的Hudi操作命令和使用方法： 1. Hudi数据集创建使用Hudi创建数据集的命令为： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.schema.toolbox.HoodieExampleDataGenerator \ --dir <path-to-write-data> \ --scale <number-of-records> \ --partition-path <partition-path> ``` 其中，`path-to-write-data`是数据集的路径，`number-of-records`是生成的数据条数，`partition-path`是数据集的分区路径。例如： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.schema.toolbox.HoodieExampleDataGenerator \ --dir /tmp/hudi/data \ --scale 100000 \ --partition-path /partition/path ``` 2. Hudi数据集写入使用Hudi将数据写入数据集的命令为： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \ --props <path-to-config-file> \ --source-class-name org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource \ --source-ordering-field <ordering-field> ``` 其中，`path-to-config-file`是配置文件的路径，`ordering-field`是数据排序字段。例如： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \ --props /path/to/config.properties \ --source-class-name org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource \ --source-ordering-field timestamp ``` 3. Hudi数据集查询使用Hudi查询数据集的命令为： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.dfs.HoodieSnapshotDFSMetadata \ --base-path <path-to-data> ``` 其中，`path-to-data`是数据集的路径。例如： ``` java -jar hudihadoop-mr-bundle-xxx.jar \ org.apache.hudi.utilities.dfs.HoodieSnapshotDFSMetadata \ --base-path /tmp/hudi/data ``` 以上是一些常用的Hudi操作命令和使用方法，Hudi还提供了更多的API和工具，可以根据具体需求进行选择和使用。