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数据湖(九):Iceberg特点详述和数据类型

Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后,可以在写入数据时将相似的行分组,在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。...

2022-06-20
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数据湖(八):Iceberg数据存储格式

数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件,一般是在表的数据存储目录的data目录下,如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾,例如:...

2022-06-19
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数据湖(七):Iceberg概念及回顾什么是数据湖

数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析,对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做...

2022-06-17
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数据湖(四):Hudi与Spark整合

默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置,可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询,此外,整合时有几个需要注意的点,如下:...

2022-06-08
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数据湖(二):什么是Hudi

Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi能够基于HDFS之上管理大型分析数据集,可以对数据进行插入、更新、增量消费等操作...

2022-06-06
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数据湖(一):数据湖概念

数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做...

2022-06-05
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数据湖(三):Hudi概念术语

Hudi数据湖可以维护很多张表,与Hive类似,数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline,这有助于提供表的瞬时视图。...

2022-06-05
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数据湖(五):Hudi与Hive集成

Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中,那么同时映射Hive表,让Hive表映射的数据对应到此路径上,这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作,这时需要配置HiveServer2。...

2022-05-31
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