，而是依赖自己的元数据存储服务Glue Catalog，这会让Glue在同步Hudi元数据时遇到不小的麻烦。...然后，从Github检出专门为本文编写的Glue读写Hudi的示例程序（地址参考3.1.1节），将项目中的GlueHudiReadWriteExample.scala文件上传到新建的桶里。...在Glue作业中读写Hudi数据集 接下来，我们从编程角度看一下如何在Glue中使用Hudi，具体就是以GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的实现为主轴，介绍几个重要的技术细节...Dataframe，取名dataframe1，然后将其以Hudi格式保存到S3上，但并不会同步元数据（也就是不会自动建表）；•第二步，以Hudi格式读取刚刚保存的数据集，得到本例的第二个Dataframe...从Github AwsLab释出的Glue Catalog的部分源码中，可以找到这个类的实现（地址：https://github.com/awslabs/aws-glue-data-catalog-client-for-apache-hive-metastore
（1）对于读取，它支持以下方式消费数据 从历史快照（批处理模式）、从最新的偏移量（在流模式下），或以混合方式读取增量快照。...例如对应快照中创建了哪个LSM数据文件、删除了哪个文件。 1.4.3 Data Files 数据文件按分区和存储桶分组。每个存储桶目录都包含一个 LSM 树及其变更日志文件。...Sorted Run由一个或多个数据文件组成，并且每个数据文件恰好属于一个Sorted Run。 数据文件中的记录按其主键排序。在Sorted Run中，数据文件的主键范围永远不会重叠。...目前，Paimon Writer在提交新更改时会自动执行过期操作。通过使旧快照过期，可以删除不再使用的旧数据文件和元数据文件，以释放磁盘空间。...重新组织现有数据必须通过INSERT OVERWRITE来实现。 重新缩放桶数不会影响读取和正在运行的写入作业。
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。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型bucket index。它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
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....使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型Bucket index。它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
2.9.2.2 主键表 对于主键表来说，这是一种“MergeOnRead”技术。读取数据时，会合并多层LSM数据，并行数会受到桶数的限制。...目前，Paimon Writer在提交新更改时会自动执行过期操作。通过使旧快照过期，可以删除不再使用的旧数据文件和元数据文件，以释放磁盘空间。...分区和分桶的影响 表数据会被物理分片到不同的分区，里面有不同的桶，所以如果整体数据量太小，单个桶中至少有一个文件，建议你配置较少的桶数，否则会出现也有很多小文件。...重新组织现有数据必须通过INSERT OVERWRITE来实现。 重新缩放桶数不会影响读取和正在运行的写入作业。...此标记可确保该文件不会被后续快照使用并可以安全删除。 假设上图中的所有 4 个快照都即将过期。过期流程如下： 它首先删除所有标记的数据文件，并记录任何更改的存储桶。
存储 Nixery 支持多种不同的存储后端，构建缓存和图像层都保存在这些后端中，并从这些后端提供服务。 目前可用的存储后端有谷歌云端存储和本地文件系统。...在谷歌云存储中，通过将客户端重定向到存储桶来提供镜像。存储在文件系统中的镜像图层则直接从本地磁盘提供。...密钥的路径（GCS 可选） STORAGE_PATH：用于存储和提供数据的文件夹的路径（本地存储路径） 如果 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量设置为服务账户密钥，...Nixery 将使用该密钥为存储桶中的图层创建签名 URL。...这样就可以从存储桶中提供图层，而无需将其公开。
术语解析 数据文件（data files） Iceberg 表真实存储数据的文件，一般存储在 data 目录下，以 “.parquet” 结尾。...manifest files 文件列表 每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块...start-snapshot-id 从指定的快照 ID 开始读取数据、每个快照 ID 关联的是一组 manifest file 元数据文件，每个元数据文件映射着自己的真实数据文件，通过快照 ID，从而读取到某个版本的数据...通过分区/存储桶键使用哈希混洗方式写数据、从源头直接合并文件，这样的好处在于，一个 task 会处理某个分区的数据，提交自己的 Datafile 文件，比如一个 task 只处理对应分区的数据。...通过分区、列的上下限信息来确定是否读取 file_path 的文件，数据排序后，文件列的信息也会记录在元数据中，查询计划从 manifest 去定位文件，不需要把信息记录在 Hive metadata，
XTable 充当轻量级转换层，允许在源表和目标表格式之间无缝转换元数据，而无需重写或复制实际数据文件。因此无论写入数据的初始表格式选择如何，都可以使用选择的首选格式和计算引擎来读取数据。...此转换过程非常高效，并利用相同的 S3 存储桶来存储目标表的已翻译元数据。...动手实践用例 团队A 团队 A 使用 Apache Spark 将“Tesco”超市的销售数据摄取到存储在 S3 数据湖中的 Hudi 表中。让我们从创建 Hudi 表开始。...这不会修改或复制原始数据集的 Parquet 基础文件。 从 Apache XTable 开始，我们将首先将 GitHub[6] 存储库克隆到本地环境，并使用 Maven 编译必要的 jar。...如果我们现在检查 S3 位置路径，我们将看到 Iceberg 元数据文件，其中包括架构定义、提交历史记录、分区信息和列统计信息等详细信息。这是 S3 中的元数据文件夹。
有关如何下载数据的说明，请参阅存储库中包含的自述文件。...这个项目的主要观点是找出瓶颈：我最初的实现非常缓慢，甚至使用GPU。我发现问题出在I/O过程（从磁盘读取数据，这是非常慢的）而不是训练过程。...代码还假设您有一个Google云存储桶，其中所有wav文件都可用，一个上载元数据的Google驱动器，并且您正在使用googlecolab。...这个requirements.txt存储库中的文件为您处理安装，但您也可以找到下面的详细列表。...），并使用存储音频文件的GCS存储桶进行身份验证。
时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...为了优化频繁的写入/提交，Hudi 的设计使元数据相对于整个表的大小保持较小。时间线上的新事件被保存到内部元数据表中，并作为一系列读取时合并的表实现，从而提供低写入放大。...因此，Hudi 可以快速吸收元数据的快速变化。此外元数据表使用 HFile 基本文件格式，通过一组索引键查找进一步优化性能，避免读取整个元数据表。...小对象与元数据一起保存，减少了读取和写入小文件（如 Hudi 元数据和索引）所需的 IOPS。模式（Schema） 是每个 Hudi 表的关键组件。...您将在存储桶中看到 Hudi 表。 该存储桶还包含一个包含元数据的 .hoodie路径，以及包含americas、asia数据的路径。 看看元数据，这是完成整个教程后 .hoodie路径的截图。
如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline，成了亟待解决的问题。...一门技术需要能够在架构上持续演化，而不会具体实现上需要大量的不兼容重构才能支持。 社区的潜力以及腾讯能够在社区发挥的价值。...在 Iceberg 的设计架构中，manifest 文件存储了分区相关信息、data files 的相关统计信息（max/min）等，去查询一些大的分区的数据，就可以直接定位到所要的数据，而不是像 Hive...通过分区/存储桶键使用哈希混洗方式写数据、从源头直接合并文件，这样的好处在于，一个 task 会处理某个分区的数据，提交自己的 Datafile 文件，比如一个 task 只处理对应分区的数据。...通过分区、列的上下限信息来确定是否读取 file_path 的文件，数据排序后，文件列的信息也会记录在元数据中，查询计划从 manifest 去定位文件，不需要把信息记录在 Hive metadata，
在 Shopify 中，我们利用谷歌云存储（Google Cloud Storage，GCS）来存储 DAG。...然而，在规模上，这被证明是一个性能瓶颈，因为每个文件的存取都会引起对 GCS 的请求。由于在环境中的每一个 pod 都需要单独挂在桶，所以存取量特别大。...但是，从规模上看，元数据正在迅速地累积。一段时间之后，就可能开始对数据库产生额外的负载。...在这个文件中，他们将包括作业的所有者和源 github 仓库（甚至是源 GCS 桶）的信息，以及为其 DAG 定义一些基本限制。...总结一下我们的主要收获： GCS 和 NFS 的组合可以实现高性能和易于使用的文件管理。 元数据保留策略可以减少 Airflow 的性能下降。
将数据集上载到GCS 在本地获得TFRecord文件后，将它们复制到/data子目录下的GCS存储桶中： gsutil -m cp -r / tmp / pet_faces_tfrecord / pet_faces...接下来，你将在GCS存储桶中添加该pet_label_map.pbtxt文件。这将我们将要检测的37个宠物品种中的每一个映射到整数，以便我们的模型可以以数字格式理解它们。...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...现在，你的GCS存储桶中应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作，但我们需要一个方法来告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。.../data/pet_label_map.pbtxt” } 然后将此量化的配置文件复制到你的GCS存储桶中： gsutil cp object_detection / samples / configs
共享集群基于YashanDB内核持续演进，硬件上依赖共享存储实现shared-Disk的架构，同时引入了Cohesive Memory核心技术实现Shared-Cache能力，可在集群数据库多个实例之间协同数据页的读写访问以及各种非数据类资源的并发控制...共享集群支持在线故障自动切换和故障自动恢复，集群实例异常故障不影响剩余存活实例对外提供服务。通过客户端TAF技术，客户端应用可以在故障时自动切换连接到存活的实例，故障对业务透明无感知。...GCSGCS（Global Cache Service）负责管理数据块类全局资源的调度，GCS在GRC提供的能力基础上实现实例之间数据块请求的完整流程，包括路由请求消息、数据传输以及状态维护等，由GCS...在共享集群部署中，必须依赖YFS进行所有文件操作，包括但不限于控制文件、数据文件、日志文件等的增删改操作。...并行文件系统对于元数据修改会在共享集群所有实例上实时同步，所有数据库实例能够访问到一致的目录文件元数据信息。YFS无独立进程，作为内嵌资源与YCS实例同进程运行，随YCS启动而启动，无需用户干预。
元数据的内存 + 磁盘的两级缓存，有效提升了查询性能，在元数据文件较大的情况下性能升级效果尤其显著。...支持配置存储介质和降冷时间（storage_medium 、cooldown_time ），方便数据的生命周期管理。 支持不指定分桶，默认采用随机分桶，提升创建物化视图的易用性。...(data_json), '$.a') ); 插入数据时正常插入即可（不用关心生成列），newcol1、newcol2 会自动计算并存储。...在建表时，用户可以配置随机分桶（Random Bucketing）[9] 方式（默认），不再需要设置分桶键，StarRocks 会将导入数据随机分发到各个分桶中，同时配合使用 2.5.7 版本起支持的自动设置分桶数量功能...，如果数据是存储在 AWS S3/HDFS 上的 Parquet/ORC 格式文件，用户可以很简单地直接采用 INSERT+ FILES() 表函数来导入数据，FILES 表函数会自动进行 table
ID、存储桶名称和区域。...在 AutoML 中，你可以使用三种方式上传数据： 大查询 云储存 本地驱动器（来自本地计算机） 在此示例中，我们从云存储上传数据集，因此我们需要创建一个存储桶，在其中上传 CSV 文件。...在云存储中创建一个bucket，并设置来自google云存储的数据路径。...gsutil ls -al $BUCKET_NAME #dataset path in gcs IMPORT_FILE = 'data.csv' gcs_path = f"{BUCKET_NAME}...它如何帮助开发人员和数据科学家在其应用程序中快速有效地利用人工智能技术的力量 经常问的问题 Q1. AutoML 会取代数据科学家的工作吗？ 答：不，AutoML 不会取代数据科学家的工作。
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。4. 缺少高性能的列式读取接口。5....有列式读取的接口（需要一种公共列式存储格式）和 InternalRow 读取接口（因为 InternalRow 不会发布，这仍然是一个实验性的接口）。 具有事务支持的写入接口。...列式写入接口（尽管有的话会很好） 流数据源 目前我们没有数据源的新功能，例如 数据更新（现在我们只支持追加和覆盖），支持除 Hive 以外的 catalog，定制 DDL 语法等。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...分桶可能不是唯一可以进行预分区的技术，DataSource API v2包含哈希分区下推。
首先，我们以单实例的Oracle数据库为例，用户执行一条SQL，Oracle Server通过解析、优化器等的处理，确定SQL的执行计划，读取数据的时候，会从磁盘存储的数据文件中（前提是所需数据当前不在缓存中...此外RAC通过扩展多个节点可以提高数据库服务的整体性能和可用性。只要有一个节点活着，数据库就是可用的。 在传统的shared-disk数据库中，共享盘是做为data交互的唯一手段。...同时事务B读取这个block时，使用这个block的current和undo构造出这个block在事务B的SCN对应版本时的一个clone。clone副本仅仅在内存中不会持久化到盘上。...在replay过程无需从共享存储上读取block了再应用了，通过data sharing协议从其他活着节点的buffer中读取； 只要扫描一遍redo并记录待恢复的页面集合，其他所有活着节点中的buffer...多个节点并行的恢复，可以并发的读取共享盘，同时恢复过程中，或者的节点以及恢复中的节点中的buffer不断的被读取上来，后续对某个block的恢复也许就可以走Data Sharing协议，不断的减少存储IO
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。 3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。 4. 缺少高性能的列式读取接口。 5....有列式读取的接口（需要一种公共列式存储格式）和 InternalRow 读取接口（因为 InternalRow 不会发布，这仍然是一个实验性的接口）。 具有事务支持的写入接口。...数据源可以实现： 需要用户指定 schema 用户指定的 schema 不允许，schema 会自动推断 尊重用户指定的 schema，如果不可用，则也可以自动推断 schema。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...分桶可能不是唯一可以进行预分区的技术，DataSource API v2包含哈希分区下推。
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