05 2020 档案
摘要:本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考。 1. 建设背景 我们公司主要为医院建立大数据应用平台,需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台。如医院信息
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摘要:1. 引入 线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误,而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题,关键报错信息如下 报Hudi表中文件格式不是合法的parquet格式错误。 2. 问题复现 开始根据用户提供的信息,模拟线上Hudi数据集大小、Presto和Hudi版本
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摘要:1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志、数据库提取到 "Hadoop数据湖" 中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。 对于RDBMS摄取,Hudi通过Upserts提供了更快的负载,而非昂贵且低效的批量负载
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摘要:1. 准备 Hudi支持Spark 2.x版本,你可以点击如下 "链接" 安装Spark,并使用pyspark启动 spark avro模块需要在 packages显示指定 spark avro和spark的版本必须匹配 本示例中,由于依赖spark avro_2.11,因此使用的是scala2.1
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摘要:是的,最近国内云服务提供商腾讯云在其EMR V2.2.0版本中优先集成了Hudi 0.5.1版本作为其云上的数据湖解决方案对外提供服务 Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 一般来说,我们会将大量数据存储到 HDFS,新数据增量写入,而旧数据鲜有改动,特
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