前言作为一名普通的程序开发者，在日常的数据处理工作中，Hive 是我最常使用的工具之一。尤其是在进行大数据分析和数据仓库构建时，Hive 的动态分区功能非常实用。...然而，在实际使用过程中，我也遇到了一些令人头疼的问题，特别是在动态分区插入数据时，常常因为配置或逻辑上的疏忽导致任务失败或者数据不完整。...这篇文章将详细记录我在使用 Hive 动态分区时遇到的一个真实 bug，并分享我的排查过程和最终的解决方案。问题现象在一次数据清洗任务中，我需要将原始日志数据按照时间（年、月、日）进行分区存储。...这让我非常困惑，因为看起来语法是正确的。问题分析首先，我怀疑是否是因为分区字段的顺序不一致导致的。Hive 中的动态分区要求 INSERT 语句中的分区字段顺序必须与表定义中的一致。...在实际开发中，动态分区是非常有用的特性，但如果使用不当，很容易引发难以排查的 bug。因此，在编写 Hive 查询时，建议多加测试，并关注 Hive 日志中的警告和错误信息，以便及时发现问题并解决。
我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。 ? 经过整理，类型 A 和 B 被过滤掉了： ? ?
我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。当然，为了将旧数据迁移到新表中，你需要有足够的空闲可用空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。
所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。...但是，开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。
在具有旧表版本的表上运行版本 0.14.0 的 Hudi 作业时，会触发自动升级过程以将表升级到版本 6。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射的索引检索信息，消除了对递归文件系统调用（如“列表文件”）的需要。事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...在 Hudi 0.14.0 中，我们添加了一种新的、更简单的方法，使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...用于流式读取的动态分区修剪 在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 Parquet 读取器，这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。默认启用。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...DataHub Meta 同步 在 0.11.0 中，Hudi 表的元数据（特别是模式和上次同步提交时间）可以同步到DataHub。
基准测试应了解这些细微差别，并在相关时包括表优化成本。 E） 具有真实更新/删除模式的增量加载 数据在变化，在许多公司中，数据变化迅速而频繁。...维度表的更新是通过数据生成在现有记录中随机生成的。事实表的删除[24]和插入在逻辑上是集群的。将为随机生成的日期范围内的记录生成删除作。...忽视 L 成本是一个错误 在与 OSS 用户和客户互动时，我们注意到人们普遍缺乏对编写成本 （L） 可能占 ETL 运行时间的 20-50% 的认识。...上图显示了这些管道类型的大致估计值，以强调为什么在衡量数据管道的成本时必须仔细考虑 ET 和 L 的细分。...图：一个大型事件表，它只获取对最近分区的插入（绿色），但可以在整个表中获取随机删除（红色）。
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....• 没有日志文件的 MOR 查询（增量查询除外）表现为在读取数据时利用矢量化 Parquet 读取器，这意味着 Parquet 读取器现在能够利用现代处理器矢量化指令来进一步加快数据解码速度。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...DataHub Meta 同步 在 0.11.0 中，Hudi 表的元数据（特别是模式和上次同步提交时间）可以同步到DataHub[11]。
这些系统中的每一个都利用如分布式、柱状结构和流数据之类的概念来更快地向终端用户提供信息。对于更快、更新的信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。...这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。
作者：Vijay Shekhawat：TRM Labs 数据平台团队核心成员，精通实时流处理、数据湖仓架构及构建安全、高吞吐的数据分析管道，在推动 PB 级数据处理能力方面发挥了关键作用。...基于使用 BigQuery 和 Postgres 的经验，总结出以下几点关键观察：查询时尽量减少数据读取量至关重要，可通过数据压缩、聚簇与分区优化扫描效率；传统的 B-tree 索引在 PB 级别数据下效率低下...尽管 Delta Lake 在功能和性能上表现不错，但由于不支持分区演进，且在大规模分析与批处理场景中与 Iceberg 重叠较多，最终未被采纳。...Trino：并发用户数增加时，性能下降明显。测试时（2024 年初）尚不支持数据湖表的缓存功能，该能力已在 Trino 版本 439 中加入，但尚未进行评估。...StarRocks：通过优化 Iceberg 表的分区与聚簇设计、合理配置集群规模并启用缓存策略，实现低延迟、高并发。
本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...一个读取带有增量原始数据的源表并实现在一个新表中查询的dbt cronjob(dbt,是一个命令行工具，只需编写select语句即可转换仓库中的数据;cronjob,顾名思义，是一种能够在固定时间运行的...我们也可以跟踪删除以及所有发生在我们正在复制的表上的变化（这对一些需要一段时间内的变化信息的分析是很有用的）。 由于在MongoDB变更流爬行服务日期之前我们没有任何数据，所以我们错失了很多记录。...为了解决这一问题，我们决定通过创建伪变化事件回填数据。我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。
除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。...在 0.9.0 中，我们添加了对 bitcask默认选项的压缩支持，并引入了由 RocksDB 支持，它可以在大批量更新或处理大型基本文件时性能更高。...，我们还为 kafka 源提取数据添加了两种新格式，即基于时间戳和组消费者偏移量。添加了在 deltastreamer 中使用模式提供程序在模式注册表提供程序 url 中传递基本身份验证凭据的支持。...Flink集成 Flink写入支持CDC Format的 MOR 表，打开选项changelog.enabled时，Hudi 会持久化每条记录的所有更改标志，使用 Flink 的流读取器，用户可以根据这些更改日志进行有状态的计算...Flink写入现在可以更新历史分区，即删除历史分区中的旧记录然后在当前分区插入新记录，打开index.global.enabled使用。
为什么在 Hudi 中使用多模索引 索引[1]被广泛应用于数据库系统中，例如关系数据库和数据仓库，以降低 I/O 成本并提高查询效率。...虽然 Hudi 的索引现在已经被行业证明可以快速更新插入，但这些优势还没有被用于查询。鉴于数据湖的数据规模是传统数据库/仓库的 10-100 倍，通用索引子系统可以为数据湖带来改变游戏规则的性能提升。...这有助于 Hudi 将元数据扩展到 TB 大小，就像 BigQuery[9] 等其他数据系统一样。...文件分区存储数据表中每个分区的文件名、大小和活动状态等文件信息。 我们展示了在 Amazon S3 上使用包含不同数量的文件和分区的各种规模的 Hudi 表对文件列表的性能改进。...3.2 Data Skipping 元数据表的另一个主要好处是在服务读取查询时帮助跳过数据。
自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表，我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行，或行被删除和重建的表，复制操作就有点困难了。...由于我们正在逐步切换用户，因此我们必须意识到 BigQuery 中的表需要具有生产级质量。 数据验证：在数据发布给数据用户之前，需要对数据进行多种类型的数据验证。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。
正文 一、为什么数据目录突然成了刚需 规模爆炸：PB级湖仓，表、分区、字段、血缘指数级增长； 合规收紧：2025年《数据要素X行动》要求“可溯源、可分类、可分级”； AI落地：大模型训练需要精确的特征血缘与质量评分...没有统一数据目录，就无法在“数据海洋”里快速捞出那根“针”。...• 向量化血缘解析引擎，单表百万分区血缘计算<30秒； • 自适应缓存：高频访问的目录信息自动缓存，查询延迟降低80%。...四、真实落地场景 • 游戏公司A：20万张Iceberg表一键入目录，字段级血缘+质量评分自动输出，数据找表时间从平均30分钟缩短到时间从2天压缩到2小时，合规检查100%自动化。
1.增量表和MERGE 以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。...这意味着 Google BigQuery MERGE 命令可让您通过更新、插入和删除 Google BigQuery 表中的数据来合并 Google BigQuery 数据。...这是一个不好的例子，因为由于匹配的表后缀可能是动态确定的（基于表中的某些内容），因此您将需要为全表扫描付费。...它返回连续的排名值。您可以将其与分区一起使用，将结果划分为不同的存储桶。如果每个分区中的行具有相同的值，则它们将获得相同的排名。...，它有助于获取每行相对于该特定分区中的第一个/最后一个值的增量。
为什么系统开启了每天的自动收集统计信息任务，该表却没有收集到统计信息呢？...检查表结构，发现这是一个分区表，每天一个分区（例如p20160428)，与开发人员确认，当天的业务数据是记录在kns_tran_fund表中，这些数据每天晚上由业务程序插入到历史表h_kns_tran_fund...这个案例的问题在于： 数据插入到历史表，然后再split出一个p20160429分区，p20160429这个分区虽然此时有10万条纪录，但数据不再变化，所以dba_tab_modifications视图中不会有这个新分区的变化记录...这个刷新周期在9i是15分钟，在10g后变成了一天。 基于以上推测，来做一个实验进行验证： 场景一： 正常插入分区数据，用于对比 ? ?...结论： 正常的数据插入操作，数据变化量达到收集统计信息的比例，自动任务能够收集 场景二： 插入数据到最大分区，然后split出新分区，观察新分区的统计信息收集情况 ? ?
这些功能协同工作，即使在设备由于网络不稳定而离线的时间段内也能够使数据保持最新。...BigQuery 还引入了对时间序列预测的支持。之前我们关注一个问题是模型的可解释性。今年早些时候，BigQuery Explainable AI 被宣布为公众开放使用，在解决上述问题上迈出了一步。...但仍有一些需要权衡的事情，例如是否需要降低"机器学习持续交付"的难易程度以使其低门槛好上手，BigQuery ML 仍然是一个有吸引力的选择，特别是当数据已经存储在 BigQuery 中的时候。...Iceberg 支持现代数据分析操作，如条目级的插入、更新、删除、时间旅行查询、ACID 事务、隐藏式分区和完整模式演化。...不同的是，它提供了开箱即用的近似最邻近运算、表分区、版本及访问控制等功能，我们建议你根据你的嵌入向量化场景对Embeddinghub进行评估。
MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。...MergeTree表引擎的主要特点如下：有序存储：MergeTree表将数据按照主键的顺序进行存储，这使得范围查询非常高效。分区存储：数据被分发到多个分区中，每个分区存储一段时间的数据。...这种引擎在处理实时数据流时非常有用，可以方便地进行数据更新。ReplacingMergeTree表引擎的主要特点如下：支持更新：当插入一条数据时，如果和已有数据的主键相同，替换掉已有的数据。...对于MergeTree表引擎，更新数据时，会向表中插入新的数据行，而原有的数据行不会被替换。这意味着MergeTree表引擎不支持直接更新已有的数据，而是在底层以插入新数据的方式实现更新。...对于ReplacingMergeTree表引擎，更新数据时，会替换已有的相同主键的数据行。这使得在实时数据流中进行数据更新变得更加方便，而无需手动进行插入和删除操作。
因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。..., "true") // 设置当分区变更时，当前数据的分区目录是否变更 .option(HoodieIndexConfig.BLOOM_INDEX_UPDATE_PARTITION_PATH...select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了 7.5 Merge Into Delete 使用如下SQL删除数据 merge into...2021-03-21' as dt ) s0 on t0.id = s0.s_id when matched and s_ts = 1001 then delete 查询结果如下，可以看到Hudi表中已经没有数据了...另外Hudi集成Spark SQL工作将继续完善语法，尽量对标Snowflake和BigQuery的语法，如插入多张表（INSERT ALL WHEN condition1 INTO t1 WHEN condition2
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
