hudi数据类型 Hudi是一种支持增量数据处理的数据存储格式，它将数据划分为元数据和数据两个部分。 （1）元数据：.hoodie目录对应着表的元数据信息，包括表的版本管理（Timeline）、归档目录（存放过时的instant也就是版本），一个instant记录了一次提交（commit）的行为、时间戳和状态，Hudi以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据； （2）数据：和hive一
COW（Copy-on-Write） COW（Copy-on-Write）更新流程如下 首先，对要更新的数据进行去重，确保每个记录只有一个条目。这是为了避免多个记录更新同一个键，导致数据不一致。 对这批数据创建索引，将HoodieKey（包含键和分区信息）映射到HoodieRecordLocation（包含文件ID和记录偏移量）。创建索引 (HoodieKey => Hoodie
查询类型（Query Types） Apache Hudi支持的三种查询类型： Snapshot查询：这种查询方式用于查询数据集的某个时间点的快照，类似于传统的批处理查询方式。它适用于需要对数据集进行一次性的全面查询的场景。 Incremental查询：这种查询方式用于查询数据集的增量更新，它只查询从上一次查询以来的新数据，避免了重复查询已经查询过的数据。这种查询方式适用于需要查询数据集的
建表参数 这些参数中的大部分都是可选的，并且可以根据具体的使用情况进行设置。在创建Hudi表之前，建议仔细阅读Hudi文档，了解每个参数的含义和用法。此处列举常见的几种。 参数名 默认值 说明 hudi.table.type COPY_ON_WRITE 表类型，可以是COPY_ON_WRITE或MERGE_ON_READ。 hudi.table.name 无默认值 表名称。
COW(Copy-On-Write) 和 MRO(Merge-On-Read)是 Hudi 中两种不同类型的表，它们的主要区别在于读写操作的性能以及内存占用。 1. COW(Copy-On-Write) COW 表是在写入操作时进行复制的表，每次写入操作都会创建一个新的 COW 表，并将原表覆盖。COW 表的主要优点是可以减少内存占用和提高写入性能。由于每次写入操作都会创建一个新的COW 表，因此
Apache Hudi 是一个基于 Hadoop 的分布式数据存储系统，支持存储结构化和非结构化数据。Hudi 的时间轴 (TimeLine) 是其重要的组成部分，用于管理和跟踪数据的变化历史。在本文中，我将详细介绍 Hudi 时间轴的基本概念、特点以及如何使用它来进行数据管理。 一、Hudi 时间轴的基本概念 Hudi 时间轴用于跟踪和管理数据的变化历史。它支持对数据的增删改查，并且能够高效地
简介 Apache Hudi (Hadoop Data Unified Storage System) 是一个用于存储和处理大规模数据集的开源分布式文件系统。它最初是由 Apache Hadoop 项目开发的，并已成为 Hadoop 生态系统的重要组成部分之一。 Hudi 的特点在于它能够统一存储和管理不同类型的数据，例如文本、图像、音频和视频等。这使得开发人员能够更轻松地处理和分析大规模数据集
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