Hudi - 资料整理

最新推荐文章于 2025-12-16 09:17:14 发布
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本文介绍了Apache Hudi在大数据场景中的高效操作，包括upserts、delete和增量处理技术。通过GitHub资源、中文教程和示例，深入探讨了如何利用Hudi进行高效的数据管理和实时处理。
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Apache Hudi 入门学习总结
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
05-16 1851
前言 学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始 Hudi 概念 Apache Hudi 是一个支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架，有两种表类型：COW和MOR，可以自动合并小文件，Hudi自己管理元数据，元数据目录为.hoodie, 具体的概念可以查看官网https://hudi.apache.org/cn/docs/0.9.0/overview Hudi 学习 Hudi 官网 https://hudi.apache.org/cn/docs/
Hudi面试内容整理-Hudi 中的 Copy-on-Write 与 Merge-on-Read 有哪些区别？
不务正业的猿
05-09 344
此外，Hudi 允许用户根据具体需求，在不同的表或分区中选择不同的存储模式，甚至在同一表中混合使用 COW 和 MOR，以实现性能和资源利用的最优平衡。如果您的应用场景需要频繁更新数据，且对数据的实时性要求较高，推荐使用 Merge-on-Read 模式，以获得更快的写入性能和较低的延迟。如果您的应用场景以查询为主，且数据更新频率较低，推荐使用 Copy-on-Write 模式，以获得更好的查询性能。适用于读多写少的场景，如数据分析和报表查询，对实时性要求不那么高，但查询性能要求较高的业务场景。
Apache Hudi 详解
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风中云彩的博客
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1. 什么是Hudi？ Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的...
百信银行基于 Apache Hudi 实时数据湖演进方案
Ververica的博客
05-06 852
摘要：本文介绍了百信银行实时计算平台的建设情况，实时数据湖构建在 Hudi 上的方案和实践方法，以及实时计算平台集成 Hudi 和使用 Hudi 的方式。内容包括：背景百信银行基于 Fli...
Hudi-表的存储类型及比较
qq_38304392的博客
02-26 1309
总述 Hudi提供两类型表：写时复制(Copy on Write, COW)表和读时合并(Merge On Read, MOR)表。 对于Copy-On-Write Table，用户的update会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为0，适合写少读多的场景。 对于Merge-On-Read Table，整体的结构有点像LSM-Tree，用户的写入先写入到delta data中，...
Hudi面试内容整理-Hudi 简介
不务正业的猿
05-07 306
同时，系统也支持配置数据清理策略，删除不再需要的历史版本数据，从而节省存储空间。为了实现高效的更新与查找，Hudi 内部采用了多种索引结构（如布隆过滤器、哈希索引），这些索引帮助系统快速定位需要更新的记录，减少不必要的全表扫描。在构建数据湖时，Hudi 能够兼顾数据的高效写入与高性能查询，同时确保数据的一致性和可管理性，使得整个系统既具备实时性，又有长期的数据治理能力。通过内置的时间旅行功能，Hudi 允许用户查询任意时间点的数据状态，对于金融、物流等需要追溯数据变化的行业尤为重要。
Hudi面试内容整理-数据存储模式
不务正业的猿
05-08 307
Apache Hudi 针对不同的业务场景，提供两种核心的存储模式：Copy-on-Write (COW) 与 Merge-on-Read (MOR)。写入/更新时，Hudi 会为每个分区创建新的 Parquet 文件，并将变更后的数据写入新文件，旧文件保留至新文件写入并替换完成后再删除。通过以上组件，Hudi 不仅能高效完成大规模数据的增量写入与更新，还能在持续摄取和查询场景中，提供完整的数据治理、性能优化与生态兼容能力。，即可在 COW 与 MOR 之间做出合适的选择，并通过参数调优获得最佳性能。
hudi实战-- 核心点解析
阿华田的博客
01-04 2045
在 Flink 实时流中，经常会通过 Flink CDC 插件读取 Mysql 数据，然后实时入湖到 Hudi 中。所以在执行上述操作时，需要了解 Hudi 的基本概念以及操作原理，这样在近实时往 Hudi 中写数据时，遇到报错问题，才能及时处理，本文将详细介绍hudi的核心知识点。
Hudi面试内容整理-如何在 Spark 中使用 Hudi？
不务正业的猿
05-11 181
将编译好的 hudi-spark3.3-bundle_2.12-0.12.0.jar 文件复制到 Spark 的 jars 目录中，以便在启动 Spark 时自动加载。在 Apache Spark 中使用 Apache Hudi，可以通过多种方式实现数据的写入、更新和查询。上述代码将数据写入名为 hudi_table 的 Hudi 表中，存储路径为 file:///tmp/hudi_table。在使用 Spark 操作 Hudi 之前，需要确保 Spark 环境中包含 Hudi 的相关依赖。
Hudi面试内容整理-Hudi 的主要优势是什么？
不务正业的猿
05-09 198
综上所述，Apache Hudi 在实时数据处理、事务支持、历史版本管理、存储模式灵活性、索引机制、自动化数据管理、生态系统集成以及开放性方面具有显著优势，是构建高效、可靠、可扩展的数据湖解决方案的有力工具。通过实现完整的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型，Hudi 能够确保数据的一致性和完整性，支持并发写入控制，防止数据冲突，适用于对数据一致性要求较高的场景。Hudi 内置多种索引类型（如布隆过滤器索引、哈希索引等），支持快速定位和更新记录，避免全表扫描，提高写入和查询效率。
Hudi面试内容整理-Hudi 如何实现数据的增量更新？
不务正业的猿
05-10 291
更新操作将变更数据写入增量日志文件，保留基础数据文件。通过上述机制，Apache Hudi 实现了高效的增量更新能力，使得在大数据环境下能够高效地捕捉和处理数据变更，同时保证数据一致性和可追溯性。在执行 upsert 操作时，Hudi 利用索引快速确定记录的位置，避免全表扫描，从而提高写入和更新的效率。这种机制允许用户基于时间戳或提交 ID 查询特定时间点的数据状态，实现数据的时间旅行和增量查询。在 Upsert 操作中，Hudi 首先通过索引判断记录是否存在，若存在则更新，否则插入。
AI大模型手机的“简单替换陷阱”与Hadoop、Cloudera CDP 7大数据底座的关系探析
yumgpkpm的专栏
12-16 538
本文探讨了AI手机发展中的"简单替换陷阱"现象与Hadoop大数据底座的相互关系。研究发现，当前AI手机仅简单替换传统功能模块而未重构系统架构，导致数据质量下降、资源浪费等问题。同时指出Hadoop作为AI训练的数据基础，其存储、批处理等核心功能仍不可替代。文章通过华为与苹果的案例对比，提出需构建"端-云协同"的智能体系，实现从"功能AI"到"系统AI"的转变，使Hadoop成为连接终端与云端的关键枢纽，从而真正释放AI潜力。
Hadoop 与AI大模型实战：从Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量数据到 AI 决策的落地方法
yumgpkpm的专栏
12-10 566
摘要：本文提出从Hadoop数据湖（Hive/Impala）到AI决策的落地方法，采用四步走策略：1）构建统一数据底座，确保数据质量；2）建立可复用特征工程体系；3）实现模型训练与评估自动化；4）部署低延迟推理服务。重点强调特征一致性、闭环反馈机制和业务场景落地，建议从高价值场景入手，避免"大而全"方案。通过将传统大数据平台与现代AI工程结合，可低成本构建持续进化的智能决策系统。
windows安装hadoop2.7.2教程(单机版)
蜗牛哲学的博客
12-13 816
摘要： 本文提供Hadoop 2.7.2单机伪分布式完整安装指南，适用于Windows 10/11系统。包含JDK 8、Hadoop 2.7.2及配套WinUtils组件的直链下载地址，详细说明环境变量配置、核心文件修改（hadoop-env.cmd、core-site.xml等）及目录创建步骤，并附一键启动脚本。所有配置细节精确到文件路径与内容，确保100%成功率，适合课程设计、毕业设计等场景直接复用。关键步骤包括首次格式化NameNode（hdfs namenode -format）和通过批处理脚本启动
【JavaWeb】Servlet_注解方式配置
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(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
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中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
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浏览器 12.4.0 安装包
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浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
hudi源码
03-24
好的，用户想了解Hudi的源码，我需要先整理Hudi的基本概念和核心模块，确保自己理解正确。Hudi是用于大数据湖的存储层，支持增量和流式处理。首先得回忆它的架构，比如时间轴、存储类型（COW和MOR），以及核心功能如...
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