1.4 文件布局 一张表的所有文件都存储在一个基本目录下。Paimon 文件以分层方式组织。下图说明了文件布局。从快照文件开始，Paimon 读者可以递归地访问表中的所有记录。...用户还可以选择在“专用Compaction作业”中独立执行所有Compaction。...从 LSM 树查询记录时，必须组合所有Sorted Runs以生成所有记录的完整视图。 过多的Sorted Run会导致查询性能不佳。...当执行覆盖作业时，框架会自动扫描旧桶号的数据，并根据当前桶号对记录进行哈希处理。...注意：对于启用日志系统的表（例如Kafka），请重新调整主题的分区以保持一致性。 重新缩放存储桶有助于处理吞吐量的突然峰值。假设有一个每日流式ETL任务来同步交易数据。该表的DDL和管道如下所示。
这包括确保高效的文件管理，例如文件大小调整、聚簇、清理和压缩。这些功能都有助于保持数据处理的顺畅和高效。 在性能方面，聚簇服务与索引一样重要。当对频繁查询的数据进行物理排序时，查询引擎的执行效率更高。...Raw 我们将数据转换为 Parquet 格式以供使用，但不执行任何其他类型的数据转换。 Master 使用 Hudi 表，源可以是原始表或主 Hudi 表以创建新模型。...dbt-glue 连接器消除了管理 Spark 集群的需要，使我们能够在 AWS Glue 上无缝运行所有内容。...实施 Hudi 的编排和收益 为了确保工作流程的顺利和自动化，我们使用 Airflow 进行编排，从而简化了作业调度和监控。这与AWS Glue 设置相结合帮助我们实现了显著的性能改进和成本降低。...为了有效地管理我们的数据工作流，我们使用 Airflow 进行编排，确保顺利运行，而不会产生不必要的复杂性。通过利用 Airflow，我们能够轻松地有效地安排、监控和管理我们的 ETL 作业。
接下来，我将深入探索如何利用 S3 Express One Zone、Amazon Athena和Amazon Glue 来打造一个高性能且成本效益显著的数据湖。...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。...所有这些操作都是使用 CTAS 语句执行的。就本博客而言，初始表仅包含 2015 年至 2019 年的数据。可以使用 INSERT INTO 命令向该表添加新数据。...此外，通过将数据与计算资源置于同一亚马逊云科技可用区，客户不仅可以更灵活地扩展或缩减存储，而且能够以更低的计算成本运行工作负载，降低了总体成本。...BI 工具如 Amazon QuickSight 以进行数据可视化、使用 AWS CloudWatch 监控数据湖的使用情况和性能，这里有待读者去自行探索~
使用Hudi库，我们的数据提取模式从基于源数据快照的模式转换到增量的提取的模式，数据延迟从24小时减少到不到1小时。...在ETL作业中使用Hudi写入器（Hudi Writer），我们可以直接在派生建模表直接对旧分区和表进行更新，而无需重新创建整个分区或表。...因此，我们的建模ETL作业使用Hudi读取器增量地从源表中提取已更改的数据，并使用Hudi写入器增量地更新派生的输出表。...现在，ETL作业可以在30分钟内完成，Hadoop中的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...这将允许更多用例从流处理转向使用Hudi的增量数据拉取进行更高效的小批量处理。 我们还在扩展Hudi项目，以支持其他视图模式，包括现有的读取优化视图，以及新的实时视图（分钟级别的数据延迟）。
另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...典型的批处理作业每隔几个小时就会消费所有输入并重新计算所有输出。典型的流处理作业会连续/每隔几秒钟消费一些新的输入并重新计算新的/更改以输出。...尽管以批处理方式重新计算所有输出可能会更简单，但这很浪费并且耗费昂贵的资源。Hudi具有以流方式编写相同批处理管道的能力，每隔几分钟运行一次。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。...该模型使Hudi可以强制执行主键约束，就像在数据库表上一样。请参阅此处的示例。
但是，实际上，根据您的数据分类规范，表中可能只有少数列需要进行访问限制； 其余的都可以供所有人使用。 即使在需要访问控制的列中，也可能需要不同级别的访问限制。...ETL 作业通过展平表的列或不同模型将摄取的数据转换为表。如果源表已加密，则转换后的表也将被加密。 底层是 KMS 及其关联策略。...摄取元存储具有所有元数据，包括摄取管道作业中所需的标记信息。当作业从上游摄取数据集时，相关元数据会从摄取元存储中提取到作业中。 数据集被写入文件存储系统。...如果元数据标记表明需要加密，摄取作业将在将数据发送到文件存储系统之前对其进行加密。 摄取数据集的元数据也被转发到 ETL 元存储，ETL 作业和查询使用该元存储。...我们的性能评估是在最终用户查询上执行的。 我们开发了对表中 60% 的列进行加密的 Spark 作业，这通常超过了需要加密的列的百分比。 在解密方面，Spark 作业读取与计数一起返回的表。
中心部分是一个元数据存储，如AWS Glue目录，它将所有元数据(其格式、位置等)与您的工具连接起来。 最后，您可以利用顶层的转换层(如EMR)来运行聚合、写入新表或以其他方式转换数据。...在某些条件下，JSON和CSV是可分割的，但通常不能分割以获得更快的处理速度。 通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。...AWS Glue目录是一个中心位置，在其中存储和填充AWS中所有工具的表元数据，包括Athena。您可以使用开箱即用的爬行器来扫描数据，也可以通过Glue API或Hive来直接填充目录。...这需要通过比我们在雅典娜做了更多的数据，这意味着我们应该做一些优化，以帮助加快这一点。 数据预处理 我们应该进行的第一个优化是将数据从JSON转换为Parquet。...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。 下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。
源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...我们正在运行 PySpark 作业，这些作业按预定的时间间隔运行，从原始区域读取数据，处理并存储在已处理区域中。已处理区域复制源系统的行为。...Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6. Athena Athena 是一个无服务器查询引擎，支持查询 S3 中的数据。...由于我们在 5 分钟内运行了大部分事务表迁移，因此我们将 hoodie.cleaner.commits.retained 设置为 15，以便我们有 75 分钟的时间来完成 ETL 作业。...根据用例，必须确定要查询哪个表。我们为 ETL 工作负载选择了 _ro 视图，因为数据模型中的数据延迟约为 1 小时。建立在数据湖之上的报告正在查询 _rt 表以获取数据集的最新视图。
具体而言需要可以执行以下操作： 过滤，转换和清理数据 转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...这里我们为StreamingQuery指定以下配置： 从时间戳列中导出日期 每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表...按日期对Parquet表进行分区，以便我们以后可以有效地查询数据的时间片 在路径/检查点/ cloudtrail上保存检查点信息以获得容错性 option（“checkpointLocation”，“...例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...： 使用类似Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档 执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用 对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1
从 LSM 树查询记录时，必须组合所有Sorted Runs以生成所有记录的完整视图。 过多的Sorted Run会导致查询性能不佳。...该内存值可以通过 write-buffer-size 表属性进行调整。 合并多个Sorted Run以进行Compaction时会消耗内存。...2.9.2.4 格式 Paimon 对 parquet 读取进行了一些查询优化，因此 parquet 会比 orc 稍快一些。...当执行覆盖作业时，框架会自动扫描旧桶号的数据，并根据当前桶号对记录进行哈希处理。...注意：对于启用日志系统的表（例如Kafka），请重新调整主题的分区以保持一致性。 重新缩放存储桶有助于处理吞吐量的突然峰值。假设有一个每日流式ETL任务来同步交易数据。该表的DDL和管道如下所示。
Apache Spark是一个大规模并行处理系统，它有不同的执行器，可以将Spark作业拆分，并行执行任务。为了提高作业的并行度，可以在集群中增加节点。Spark支持批处理、交互式和流式数据源。...Spark在作业执行过程中的所有阶段都使用有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）。...04 Pig Pig通常用于处理大量的原始数据，然后再以结构化格式（SQL表）存储。Pig适用于ETL操作，如数据验证、数据加载、数据转换，以及以多种格式组合来自多个来源的数据。...EMR提供了自动伸缩功能，为你节省了安装和更新服务器的各种软件的管理开销。 13 AWS Glue AWS Glue是一个托管的ETL服务，它有助于实现数据处理、登记和机器学习转换以查找重复记录。...Glue作业授权功能可处理作业中的任何错误，并提供日志以了解底层权限或数据格式问题。Glue提供了工作流，通过简单的拖放功能帮助你建立自动化的数据流水线。
并非所有这些都需要在第一天回答，有些可能通过反复试验来确定。构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。...这个区域的组织通常更多是业务驱动而不是源系统——通常这可能是每个部门或项目的文件夹。有些人可能还认为这是一个暂存区，通常由针对它运行的自动化作业许可。...以下是在原始层中面临这些挑战时需要考虑的一些选项： 考虑批量写入文件并使用具有良好压缩比的格式，如 Parquet，或使用写入优化的格式，如 Avro。...在 raw 和 cleaned 之间引入一个中间数据湖区域/层，它定期从 raw 中获取未压缩和/或小文件，并将它们压缩成这个新层中更大的压缩文件。...结论 没有一种万能的方法来设计和构建数据湖。有些人可能会通过利用更具成本效益的存储和数据处理技术（例如 ETL 卸载）来快速启动他们的数据湖。
通常，让编写器离线以进行表管理以确保表的健康和高性能是不切实际的。...更新可以在日志文件中批量处理，以后可以同步或异步压缩到新的 parquet 文件中，以平衡最大查询性能和降低写入放大。...“在这篇文章中，我们展示了我们如何以每小时数百 GB 的速度实时摄取数据，并使用使用 AWS Glue Spark 作业和其他方法加载的Apache Hudi表在 PB 级数据湖上运行插入、更新和删除操作...“我们正在使用Apache Hudi从 Kafka 增量摄取变更日志，以创建数据湖表。Apache Hudi 是一个统一的数据湖平台，用于在数据湖上执行批处理和流处理。...Amazon S3 中的数据湖文件以Apache Hudi格式进行转换和存储，并在 AWS Glue 目录中注册，可用作数据湖表，用于通过 Amazon Athena 进行分析查询和使用。”
如概念部分所述，增量处理所需要的一个关键原语是增量拉取（以从数据集中获取更改流/日志）。您可以增量提取Hudi数据集，这意味着自指定的即时时间起，您可以只获得全部更新和新行。...Hudi支持在几分钟内实现近乎实时的摄取，从而权衡了延迟以进行有效的批处理。如果确实希望亚-分钟处理延迟，请使用你最喜欢的流处理解决方案。 3. 什么是增量处理？...典型的批处理作业每隔几个小时就会消费所有输入并重新计算所有输出。典型的流处理作业会连续/每隔几秒钟消费一些新的输入并重新计算新的/更改以输出。...尽管以批处理方式重新计算所有输出可能会更简单，但这很浪费并且耗费昂贵的资源。Hudi具有以流方式编写相同批处理管道的能力，每隔几分钟运行一次。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。
一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...此外 Glue 作为一项完全托管服务，它会像“爬虫”一样对数据湖里的海量数据自动爬取，自动生成数据目录，该数据目录是所有数据资产的永久元数据存储。...值得一提的是，Athena 可与 AWS Glue 数据目录进行集成，实现开箱即用，帮助开发者能够跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以发现架构，并使用新的和修改后的表与分区定义填充数据目录，以及维护架构版本控制...总结来看，选用 AWS Lake House 可帮助开发者实现以下目标： 高效、低成本的数据存储 独立可扩展的计算能力，能够进行大规模并行处理 标准 SQL 转换 并发扩展灵活地执行 SQL 查询 可见
第五个要求：更快地派生/ETL数据（增量处理） 仅仅能快速摄取数据还不够，我们还需要具有计算派生数据的能力，没有这个能力，数据工程师通常会绕过原始表来构建其派生/ETL并最终破坏整个体系结构。...下面示例中，我们看到原始付款表（货币未标准化）和发生货币转换的派生表。 扩展此类数据管道时很有挑战，如仅对变更进行计算，或者基于窗口的Join的挑战。...对基础数据集进行大规模重新处理不太可能，这会浪费计算资源。需要在数据湖上进行抽象以支持对上游表中已更改的行（数据）进行智能计算。 ?...，需要高效的删除，如进行索引，对扫描进行优化，将删除记录有效地传播到下游表的机制。...从日志事件中删除所有重复项。
该表按照"year"和"month"两个列进行分区。然后，我们使用INSERT INTO语句将数据从另一个表"raw_sales"加载到"sales"表的指定分区中。...我们将表的存储格式设置为Parquet，并指定压缩算法为Snappy。然后，我们使用INSERT INTO语句将数据从另一个表"raw_sales"加载到"sales"表中。...因为启用了压缩，数据会以压缩格式存储在磁盘上。最后，我们可以使用SELECT语句查询压缩表的数据。Hive会自动使用压缩编解码器对压缩块进行解压缩，并返回原始数据。 3....使用分桶表 分桶表可以提高某些特定查询的执行效率。分桶表将数据划分为多个桶，并按照某个列的值进行排序。这样，在执行某些特定查询时，Hive可以根据桶的排序信息进行优化，减少不必要的数据扫描。...该表按照"id"列进行分桶，共分为4个桶。然后，我们使用INSERT INTO语句将数据从另一个表"raw_sales"加载到"sales_bucketed"表中。
摆脱了"好吧，让我们将其视为所有数据的廉价转储，转变成更有意识组织的，大量结构化数据流入数据湖"，然后数据湖技术也开始变得越来越像数据库/数据仓库边界，从我看来那就是我们的方向。...S3或云对象存储之上管理文件一样，并且使用开放文件格式，如Parquet、ORC。...例如有一个简单的ETL作业（正在标准化货币换算或某些非常简单的原始操作），但必须对整个小费表表进行全表扫描，才能真正了解发生了什么变化，所以我们说：“好吧，流处理是如何解决这个问题的"，这就是Hudi内置的两个基本特性...从体系结构上讲，我认为让数据更快进入由Apache Hudi之类的功能驱动的原始数据湖仍然有意义，这样对于您要执行的任何下游处理开销都很少。然后您选择要使用哪种工具整理数据（如果需要）以进行分析。...我要说的第三点，实际上是Hudi目标的核心，作为一个项目我们要思考的要比我们做的要远得多，我们必须想一想如何从流处理中学习并让我们的批处理作业更多，如增量运行无需过多处理，因为任何时候您都会遇到围绕数据新鲜度或查询性能的类似瓶颈
元数据治理系统是所有数据仓库、数据库、表、仪表板、ETL 作业等的目录接口（catalog），有了它，我们就不用在群里喊“大家好，我可以更改这个表的 schema 吗？”...它在顺滑地处理所有元数据及其血缘之余，还提供了优雅的 UI 和 API。 Amundsen 支持多种图数据库为后端，这里咱们用 NebulaGraph。...这里的 Databuilder 只是一个 Python 模块，所有的元数据 ETL 作业可以作为脚本运行，也可以用 Apache Airflow 等 DAG 平台进行编排。...，你可以看到我们 Postgres 的元数据，比如： 图片 像上面的屏幕截图一样，我们可以轻松完成元数据管理操作，如：添加标签、所有者和描述。...我们也可以从 NebulaGraph Studio 进行验证。
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。...使用 Hudi 0.14.0，用户可以在为其 Hudi 表执行 Glue 目录同步时激活基于元数据表的文件列表。...Spark 读取端改进 MOR Bootstrap 表的快照读取支持 在 0.14.0 中，为引导表添加了 MOR 快照读取支持。默认行为已通过多种方式进行了更改，以匹配非引导 MOR 表的行为。...Clustering计划应通过离线作业执行。在此过程中，写入器将在Clustering Pending时对新旧数据桶执行双重写入。虽然双写不会影响正确性，但强烈建议尽快执行Clustering。
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