元数据可以存储在多种存储系统中，如关系型数据库（如MySQL）、Hadoop的HDFS或其他支持的存储系统。...在Spark执行方式下，Hive将HiveQL查询转换为Spark任务，并通过Spark框架来执行任务。Spark具有内存计算和数据并行处理的能力，因此在某些情况下可以提供更高的性能和更低的延迟。...Hive外部表：创建外部表时，可以指定数据文件所在的位置。外部表在导入数据时，不会移动数据文件，而是将其在指定位置上建立一个指向数据文件的符号链接。...DATE_ADD：在日期上添加指定的天数。 DATE_SUB：在日期上减去指定的天数。 CURRENT_DATE：返回当前日期。 条件函数： CASE WHEN：根据条件进行选择性计算。...这些编码方法可以进一步减小数据的存储空间，并提高数据的读取速度。 列剪枝：在列式存储格式中，如果查询只需要部分列的数据，可以直接跳过其他列的读取和解码过程。
介绍 在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...Hudi 0.11 中的列统计索引和数据跳过 在 Hudi 0.10 中，我们引入了非常简单的列统计索引（存储为简单的 Parquet 表）的权宜之计实现，以支持 Hudi 中数据跳过实现的第一个版本，...在 Hudi 0.11 中，我们在元数据表中引入了多模索引[4]，例如布隆过滤器索引和列统计索引，这两者都实现为元数据表中的专用分区（分别为“column_stats”和“bloom_filters”）...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。
由于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和对象存储类似于文件系统，因此它们不是为提供事务支持而设计的。在分布式处理环境中实现事务是一个具有挑战性的问题。...3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...6.高扩展性 Scale存储和处理分离，也适用于云架构。分布式索引服务器可以与查询引擎（如spark, presto）一起启动，以避免跨运行重新加载索引，并实现更快和可扩展的查找。...与Spark的深度集成可能是最好的特性，事实上，它是唯一一个具有Spark SQL特定命令（例如：MERGE），它还引入了有用的DML，如直接在Spark中更新WHERE或DELETE WHERE。
Part1 实时数据使用Structured Streaming的ETL操作 1.1 Introduction 在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题...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...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...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...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。
除了表数据更加实时外，下游也可以基于 Iceberg 的增量数据，在 Spark/Flink 中实现分钟级的计算更新。...统一的数据存储 不同于之前的方案将数据采用不同的格式存储且分散在不同的HDFS路径上，在数据入湖后数据统一存储在数据湖中，用户不需要关心底层的数据格式，对用户暴露出来是统一的表。...Spark Driver在收集到所有的DataFile后，首先将多个DataFile结构写入到一个ManifestFile里，然后生成一个由多个ManifestFile组成的Snapshot并Commit...所以我们在进行Task Plan时可以加入column stats，这样可以把多个小的split合并到一个大的split，来实现1的目的，并且根据stats来实现，更为准确。目前这个方案正在开发中。...当前天穹Spark3的版本是Spark 3.1.2，为此我们在天穹Spark 3.1.2上提供了DPP对Datasource V2的支持，并且在Iceberg Spark 3.1版本上实现了DPP相应的接口
图片Apache Hudi 的主要功能包括：更新插入和删除支持：允许您在数据集上执行更新插入（插入新记录或更新现有记录）和删除，从而实现高效的数据管理并减少对全表扫描或复杂 ETL 过程的需求。...它可以从各种来源（例如Kafka，AWS S3等）读取输入数据流，将其与现有数据集合并，并输出到Hudi表中。Hudi Table：Hudi表是指使用Hudi进行管理的数据集。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。...它允许您根据查询模式和筛选器谓词过滤不必要的数据，从而提高查询性能。分区还有助于保持数据均衡地分布在存储层上，并利用并行性来加快查询速度。...将数据分布在多个分区中以改进并行性并减少处理时间。使用列修剪从数据读取中消除不必要的列，从而减少I/O开销并提高查询性能。启用谓词下推将过滤条件下推到存储层，从而减少数据传输并提高查询性能。
COMPACTION - 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。在内部，压缩表现为时间轴上的特殊提交。...文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...存储类型 Hudi支持以下存储类型。 写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。...通常，查询引擎可在较大的列文件上提供更好的性能，因为它们可以有效地摊销获得列统计信息等的成本。即使在某些云数据存储上，列出具有大量小文件的目录也常常比较慢。
Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用 json 作为文档格式。为了更清晰地理解 Elasticsearch 查询的一些概念，将其和关系型数据库的类型进行对照。...* FROM … 查询数据 PUT http://… UPDATE table SET… 插入数据 在关系型数据库中查询数据时可通过选中数据库、表、行、列来定位所查找的内容，在Elasticsearch...一个Elasticsearch集群可以包括多个索引（数据库），也就是说，其中包含了很多类型（表），这些类型中包含了很多的文档（行），然后每个文档中又包含了很多的字段（列）。...工程化案例 下面通过一个工程案例来讲解实现画像产品中“用户人群”和“人群分析”功能对用户群计算秒级响应的一种解决方案。...在与 Elasticsearch 数据同步完成并通过校验后，向在 MySQL 中维护的状态表中插入一条状态记录，表示当前日期的 Elasticsearch 数据可用，线上计算用户人群的接口则读取最近日期对应的数据
这比内存中处理要慢得多，而且在这里经常出现性能瓶颈。 在理论上 分区 为了跨集群分配工作并减少每个节点的内存需求，Spark将数据分割为称为分区的更小的部分。...数据偏斜（Data Skew） 通常，数据会根据一个键被分割成多个分区，例如一个名称的第一个字母。如果值在整个键中分布不均匀，那么将会有更多的数据被放置在一个分区中。...当转换需要来自其他分区的信息时，比如将列中的所有值相加，就需要这样做。Spark将从每个分区收集所需的数据，并将其合并到一个新的分区中，可能是在不同的执行程序上。 ?...然而，仍有必要检查执行图和统计数据，以减少未发生的大洗牌。 在实践中 为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。...，然后将其保存为Parquet格式。
除了表数据更加实时外，下游也可以基于 Iceberg 的增量数据，在 Spark/Flink 中实现分钟级的计算更新。...统一的数据存储 不同于之前的方案将数据采用不同的格式存储且分散在不同的HDFS路径上，在数据入湖后数据统一存储在数据湖中，用户不需要关心底层的数据格式，对用户暴露出来是统一的表。...Spark Driver在收集到所有的DataFile后，首先将多个DataFile结构写入到一个ManifestFile里，然后生成一个由多个ManifestFile组成的Snapshot并Commit...所以我们在进行Task Plan时可以加入column stats，这样可以把多个小的split合并到一个大的split，来实现1的目的，并且根据stats来实现，更为准确。...当前天穹Spark3的版本是Spark 3.1.2，为此我们在天穹Spark 3.1.2上提供了DPP对Datasource V2的支持，并且在Iceberg Spark 3.1版本上实现了DPP相应的接口
在这篇博文中，我们介绍了 Spark-Lineage，这是一种内部产品，用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。...问题：我们的数据在数百个微服务之间进行处理和传输，并以不同的格式存储在包括 Redshift、S3、Kafka、Cassandra 等在内的多个数据存储中。...Spark-ETL 作业的示例图 在后端，我们直接在 Spark-ETL 中实现 Spark-Lineage，以从每个批处理作业中提取所有具有依赖关系的源表和目标表对。...Schema_id： Yelp 的所有现代数据都被模式化并分配了一个 schema_id，无论它们是存储在 Redshift、S3、Data Lake 还是 Kafka 中。...通过提供两个标识符之一，我们可以看到表中每一列的描述以及表的模式如何随着时间的推移而演变等。 这两个标识符中的每一个都有自己的优点和缺点，并且相互补充。
升级到 CDP 之前 无效日期的转换（日期、月份、年份 3 个字段中的一个或多个为零值）将返回 NULL 值： > SELECT CAST ('0000-00-00' as date) , CAST (...配置 HMS 以实现高可用性 要在主实例出现故障时提供到辅助 Hive Metastore 的故障转移，您需要知道如何在 Cloudera Manager 中添加 Metastore 角色并配置属性。...CREATE INDEX 和相关的索引命令在 Hive 3 中被删除，因此在 CDP 中不受支持。 在 CDP 中，您使用 Hive 3 默认的 ORC 列式文件格式来实现索引的性能优势。...在 Hive 3.x 中，ACID 的成熟版本是 ACID v2，这是CDP Private Cloud Base 中的默认表类型。 原生和非原生的存储格式 存储格式是表类型升级更改的一个因素。...Hive 2.x 和 3.x 支持以下原生和非原生存储格式： 原生：在 Hive 中具有内置支持的表，例如以下文件格式的表： 文本 序列文件 RC文件 AVRO 文件 ORC Parquet文件 非原生
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。...与拼花地板相比，我们看到了一个非常不同的模式。在Parquet中，我们预先定义了模式，并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。...您可以看到用户一起存储在右侧，因为它们都在同一列中。 右侧显示存储在一起的用户 读取器不必解析并在内存中保留对象的复杂表示形式，也不必读取整个行来挑选一个字段。...雅典娜不知道您的新数据存储在何处，因此您需要更新或创建新的表(类似于上面的查询)，以便为雅典娜指出正确的方向。幸运的是，有一些工具可以帮助管理模式并使表保持最新。...如果您想要将数据的格式从JSON转换为Parquet，或者您想要聚合%的用户在过去一个月完成注册流并将其写入另一个表以供将来使用，那么您可能需要编写。
对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...转换使用pandas.to_datetime()函数，并使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。...现在我们使用这个字典，同时传入一些处理日期的参数，让日期以正确的格式读入。 通过对列的优化，我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆，有效降低88%。
比如，一个名为“t_orders_name”的表可以按照日期分为多个目录，每个目录名称对应一个日期值。...在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...在Hive中，数据存储在分区的目录下，而不是存储在表的目录下。这使得Hive可以快速访问需要的数据，而不必扫描整个表。...Spark虽然实际数据处理主要发生在内存中，但是Spark使用的是存储在HDFS上的数据来作为输入和输出，任务的调度执行会使用大量的 I/O，存在性能瓶颈。...但是，在很多情况下，文件被写入磁盘时会进行压缩，并且其格式与存储在 Java 堆中的记录格式有所不同。这意味着估算写入磁盘时内存的记录大小不是一件容易的事情。
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。...元数据在字段（列）级别定义每个数据集（表）的名称、类型、可空性和描述。元数据标记实体添加字段隐私属性，用于指示该字段是否将被加密，以及如果加密将使用什么密钥。元数据被放在一个元存储中。...密钥存储在 KMS 的密钥库中，其关联策略确定哪些人可以访问列密钥来解密数据。 列的访问控制在键的策略中实现。 隐私保留和删除规则也通过密钥保留和删除来完成。...Parquet™ 编写器通常需要实现 WriteSupport 接口。 例如，Spark 实现了 ParquetWriteSupport，它分析模式并将其从 Spark 转换为 Parquet™。...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。
当然由于GLOBAL INDEX是一张单独的表所以它可以使用一些主表的特性，比如可以使用加盐，指定压缩等特性。而LOCAL INDEX是在元数据表中多加了一个列数去存储的。...目前为止LOCAL INDEX的实现方案不太成熟，故不推荐使用。 索引中的Row Key格式 ?...在一个HBase的场景中把数据写进来，再把冷数据放出存储低架的存储介质中，把热数据放在SSD中即冷热分离存储，再上面所做的分析功能也是通过二级索引来完成前缀+时间范围的扫描。...一个Spark作业运行时首先会启动一个driver，driver中会做Compiler，Analyzer，Optimizer，Planner，并最终生成执行计划，执行计划的每个stage会有多个partition...我们在了解Spark on HBase的框架后，接下来深入了解如何在Spark SQL层面上来支持访问HBase。到目前为止比较好的做法就是为Spark SQL添加HBase Source。
我们将会带大家学习下，如何把多张表连接起来，通过表交叉来获取更多的信息，以及使用子查询实现在查询的结果上继续分析。...1.2 表 关系型数据库中的表，通常是指由行和列组成的用于存储数据的二维表。表是数据存储的直接载体，我们的数据通常都需要存储在表中。数据库基本上都是通过表来组织数据的。...所以，表也是我们查询并获取数据最直接的对象。 对于表而言，有以下几个特性： a. 表是由存在关联性的多列组成的，可以存储N多行数据，每行数据称为一条记录，行和列的交叉点唯一确定一个单元格 b....表中的任意一列都只能存储一种数据类型的数据 1.3 数据类型 在不同的数据库管理系统中，支持的数据类型会略有差异，本文就以MySQL为例，介绍几种最常用的数据类型，分别如下所示： 数值类型 类型（有符号...2.6 分组聚合 分组聚合是指，我们可以将表中的数据，根据某一列或多列进行分组，然后将其他列的值进行聚合计算，如计数、求和和求平均值等。
这使得可以使用 Spark SQL 直接查询 CarbonData 文件，从而提供更快、更高效的查询结果。 支持全局字典编码 此功能有助于压缩表中的公共列，从而提高过滤查询的性能。...这种分层结构可以通过在查询执行期间跳过不相关的数据来实现高效的数据检索。 表：表是段的集合，每个段代表一组数据文件。 段：段包含多个数据块，其中每个块可以存储大量数据。 块：块被分为小块。...列式存储格式： Apache CarbonData 中的数据以列式格式存储，这意味着数据集中每一列的值存储在一起，而不是逐行存储。这会带来更好的压缩效果，因为列中的值通常相似。...数据压缩和编码： Apache CarbonData 应用各种先进的编码技术来压缩数据，而这些技术在旧格式中是不可用的。CarbonData 的列式存储格式还可以实现卓越的数据压缩。...这可以节省大量存储空间并提高性能。 与Spark集成： 较旧的数据格式不提供与 Apache Spark 的深度集成，而这是 CarbonData 的一个关键功能。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 HBase 的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 HBase存储 1. HBase简介 HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储系统，同样运行在HDFS之上。...在画像中一般使用用户id作为rowkey 长度原则：rowkey的长度一般为10-100bytes 散列原则：rowkey的散列分布有利于数据均衡分布在每个RegionServer，可实现负载均衡 –...划分columns family的原则如下： 是否具有相似的数据格式 是否具有相似的访问类型 常用的增删改查命令如下： 1）创建一个表，指定表名和列簇名： create...，然后删除： disable '' drop '' 下面通过一个案例来介绍HBase在画像系统中的应用场景和工程化实现方式。
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