Hudi

分享嘉宾：杨诗旻 字节跳动数据平台 编辑整理：田长远 出品平台：DataFunTalk 导读：今天分享的主题是实时数据湖在字节跳动的实践，将围绕下面四点展开： 对实时数据湖的解读 …

1. Apache Hudi 0.11.0 新功能简介：多级索引 Multi-Modal Index 2. Spark SQL 新功能与 Flink 集成改进 3. 快速浏览其他功…

元数据表的作用 ApacheHudi元数据表可以显著提高查询的读/写性能。元数据表的主要目的是消除“列出文件”操作的要求。 读取和写入数据时，会执行文件列表操作，以获取文件系统的当…

hudi 0.11.0版本正式release啦，接下来跟着官网介绍看看本版本引入了哪些新的功能特性吧！ 文章内容翻译自：hudi release 0.11.0 版本亮点 多模式索引…

摘要 数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥…

导读 OPPO是一家智能终端制造公司，有着数亿的终端用户，每天产生了大量文本、图片、音视频等非结构化数据。在保障数据连通性、实时性以及数据安全治理要求的前提下，如何低成本、高效率地…

字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中，探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。 该方案在存储层提供对多流数据的关联能力，旨在解决实…

本文翻译自uber文章：《One Stone, Three Birds: Finer-Grained Encryption @ Apache Parquet™》 数据访问限制、保留…

前人种树，后人乘凉。本文基于社区pr：https://github.com/apache/hudi/pull/3771 ，新增一些其他配置项以完成本场景下的hudi → hive …

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲，着重分享了字节跳动数据湖技术上的选型思考和探索实践。…

Apache Hudi[1]（简称“Hudi”）于 2016 年在 Uber 创建，旨在将数据仓库功能引入数据湖以获取准实时的数据，开创了事务数据湖架构，现已在所有垂直行业中进入主…

分享嘉宾：靳国卫 快手 大数据研发专家 编辑整理：刘鹏鹏 滴滴出行 出品平台：DataFunTalk 导读：从领域模型建设的角度，我们知道需要对业务场景进行合理的拆解、规划、设计，…

Parquet介绍 Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它…

总览 在接下来的文章中，我们将学习如何使用开源软件 (OSS) 在 AWS 上构建数据湖，包括 Red Hat 的 Debezium、Apache Kafka、Kafka Conn…

在文章Flink Table/SQL自定义Sources和Sinks全解析（附代码）中我们说到在Flink Table/SQL中如何自定义Sources和Sinks，有了上述文章的…

动态表是Flink Table和SQL API处理有界和无界数据的核心概念。 在Flink中，动态表只是逻辑概念，其本身并不存储数据，而是将表的具体数据存储在外部系统（比如说数据库…

该视频为由Uber和Apache Hudi社区主办的虚拟Meetup。他们将以Apache Hudi 0.10.0版本的更新作为开场，随后来自优步、沃尔玛和迪士尼+ Hotstar…

1. 概述 如今数据湖上的事务被认为是 Lakehouse 的一个关键特征。但到目前为止，实际完成了什么？目前有哪些方法？它们在现实世界中的表现如何？这些问题是本博客的重点。 有幸…

耿筱喻-字节跳动大数据研发工程师 pdf下载：下载