合併列值最通用的方法就是寫一個自定義函數去實現，這裏介紹的是其它方法。...在SQL Server中合併列值能够使用For Xml Path，在Oracle中則能够使用wm_concat 或 ListAgg。...XCITY ———- ————————————– 1 北京,广州,上海 2 杭州,武汉,厦门 備註： 0、上面在City列前都加了
解决sql server批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型nvarchar。”...问题 问题的原因：源的一个字段值长度超过了目标数据库字段的最大长度 解决方法：扩大目标数据库对应字段的长度 一般原因是源的字段会用空字符串填充，导致字符串长度很大，可以使用rtrim去除 解决sql server...批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型smallint。”...问题 问题的原因：源的一个字段类型为char(1)，其中有些值为空字符串，导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法：将char类型强转为smallint类型之后再导入数据。
它支持SQL查询，并提供了对Delta Lake、Apache Spark和Presto等计算框架的本地集成。...通过Hudi Delta Streamer将各种数据源整合到Hudi中，可以轻松地进行自定义ETL转换和数据清理，并利用Hudi查询服务快速查找所需数据。...实时ETL：Apache Hudi可以被用于构建实时ETL管道，将各种数据源整合到Hudi中，进行数据清洗、转换和聚合等操作，并将结果直接写入目标存储系统中。...Delta Lake：Delta Lake 由 Databricks 开发，构建在 Apache Spark 之上，旨在与 Databricks 平台无缝协作。...DeltaStreamer可以并行处理大量数据，并支持多种数据源和目标格式。合理设计Hudi表的主键：选择正确的主键是建立Hudi表的关键。
在本节中，我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改，以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。...目标表永远不会显示重复项。 INSERT:这个操作在启发式/文件大小方面与upsert非常相似，但完全跳过了索引查找步骤。...默认值:“uuid” PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY (Required):用于对表进行分区的列。为了防止分区，提供空字符串作为值，例如:""。...注意:在初始创建表之后，当使用Spark SaveMode写入(更新)表时，这个值必须保持一致。追加模式。...对于所有要删除的记录，该列的值必须设置为true，对于要被推翻的记录，该列的值必须设置为false或为空。
它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。...Delta Lake Delta Lake 作为开源项目由 Databricks（Apache Spark 的创建者）维护，毫不奇怪地提供了与 Spark 的深度集成以进行读写。...然后它执行这些操作并将它们作为“提交”记录在一个名为Delta Log的 JSON 日志文件中。...为了保持性能，Delta 表需要经历周期性的压缩过程，这些过程需要许多小 parquet 文件并将它们组合成更少、更大的文件（最佳约 1GB，但至少 128MB 大小）。...在两个进程将提交添加到 Delta 日志文件的情况下，Delta 将“静默无缝地”检查文件更改是否重叠，并在可能的情况下允许两者都成功。
换句话说，虽然数据湖历来被视为添加到云存储文件夹中的一堆文件，但 Lakehouse 表支持事务、更新、删除，在 Apache Hudi 的情况下，甚至支持索引或更改捕获等类似数据库的功能。...是计算引擎事实上的流行选择 • 云储存 • 可以选择任何具有成本效益的云存储或 HDFS • 选择最心仪的查询引擎 构建 Lakehouse需要一种方法来提取数据并将其加载为 Hudi 表格式，然后使用...查找此模型最近运行的时间戳的最佳方法是检查目标表中的最新时间戳。dbt 通过使用“{{ this }}”变量可以轻松查询目标表。...unique_key 是数据集的主键，它确定记录是否具有新值，是否应该更新/删除或插入。可以在模型顶部的配置块中定义 unique_key。...由于 Apache Spark 适配器支持合并策略，因此可以选择将列名列表传递给 merge_update_columns 配置。在这种情况下dbt 将仅更新配置指定的列，并保留其他列的先前值。
2.写入Hudi： 写操作 在此之前，了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助。...这与插入更新一起使用，对于构建某些数据管道尤其有用，包括将1个或多个源Hudi表（数据流/事实）以增量方式拉出（流/事实）并与其他表（数据集/维度）结合以写出增量到目标Hudi数据集。...| | |targetTable| 目标表名称。中间存储目录结构需要。| | |sourceDataPath| 源DFS基本路径。这是读取Hudi元数据的地方。...你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。 12....Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。
Hudi 的设计目标正如其名，Hadoop Upserts Deletes and Incrementals（原为 Hadoop Upserts anD Incrementals），强调了其主要支持 Upserts...这些统计信息非常全，包括列的 size，列的 value count，null value count，以及列的最大最小值等等。这些信息都可以用来在查询时过滤数据。...在数据写入方面，Delta 与 Spark 是强绑定的，这一点 Hudi 是不同的：Hudi 的数据写入不绑定 Spark（可以用 Spark，也可以使用 Hudi 自己的写入工具写入）。...在查询方面，开源 Delta 目前支持 Spark 与 Presto，但是，Spark 是不可或缺的，因为 delta log 的处理需要用到 Spark。...Delta 的一大优点就是与 Spark 的整合能力（虽然目前仍不是很完善，但 Spark-3.0 之后会好很多），尤其是其流批一体的设计，配合 multi-hop 的 data pipeline，可以支持分析
从Hudi的名字就能看出他的设计目标， Hadoop Upserts Deletes and Incrementals，主要支持Upserts、Deletes和增量数据处理。...支持使用基于列和行的格式进行近实时分析，以平衡分析性能和流式采集以及自动切换。 3.一份数据 通过集成Spark、Hive、Presto、Flink、Tensorflow、Pytorch等多种引擎。...Delta Lake中的表既是一个批处理表，也是流源和sink，为Lambda架构提供了一个解决方案，但又向前迈进了一步，因为批处理和实时数据都下沉在同一个sink中。...与CarbonData类似，Delta不强调主键，因此更新/删除/合并都是基于spark的连接函数实现的。在数据写入方面，Delta和Spark是强绑定关系。...Delta的主要优势之一是它能够与Spark集成，特别是其流批一体化设计。Delta拥有良好的用户API和文档。该社区由Databricks提供，它拥有一个具有附加功能的商用版本。
新列的类型 nullable : 新列是否可为null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...col_comment 列comment column_name 列名，放置目标列的新位置。...源列类型\目标列类型 long float double string decimal date int int Y Y Y Y Y N Y long Y N Y Y Y N N float N Y...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。
由于Base文件是列式存储的，所以Delta文件合并时，可以有选择性的进行，比如只把变化频繁的列进行合并，变化很少的列保留在Delta文件中暂不合并，这样做也能减少不必要的IO开销。...REDO Delta Files按照Timestamp顺序排列。 UNDO Delta Files包含了Base Data自上一次Flush/Compaction之前的变更值。...如果RowSet的列值由于唯一值的数量过多而无法 压缩，则Kudu将透明地退回到Plain编码。这在flush期间进行评估计算 prefix 在连续的列值中对公共前缀进行压缩。...在上面的示例中，表被host散列为4个桶，并将散列分区metric为3个桶，产生12个tablet。...这部分代码简单的设置Kafka为输入源，设置topic、broker list和Spark Streaming作为输入参数，它可以连接Kafka并获取数据。
image.png 整个实时场景架构： 数据源被实时接入到 Kafka 之后，Flink 可以实时处理 Kafka 的数据，并将处理的结果写入到数据湖中。...处理的结果可以通过查询引擎对接应用，包括 Flink、Spark、Presto 等。...image.png image.png Soul的Delta Lake数据湖应用实践 image.png 数据由各端埋点上报至Kafka，通过Spark任务分钟级以Delta的形式写入HDFS，然后在Hive...我们基于Spark，封装了通用化ETL工具，实现了配置化接入，用户无需写代码即可实现源数据到Hive的整体流程接入。...并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能： 实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，
对 RowKey 设置为主键，对各列设置为 Column，这样就可以提供数据实时写入的能力。但是受限于 HBase 的架构，对于非主键列的查询性能则非常差。...其后使用 Spark 将数据分批写入 Delta Lake。最后我们升级了数据取数平台，使用 Spark sql 从 Delta Lake 中进行取数。...当 Spark 读取某一个 batch 数据后，根据上述表元数据使用数据中的 event time 生成对应的 dt 值，如数据流中 event time 的值均属于 T+1，则会触发生成数据版本 T...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...、 基于 Zorder 对 Delta Lake 表进行查询优化，主要会涉及两个方面的提升： Dataskipping Delta Lake 会按照文件粒度统计各个字段的 max/min 值，用于直接过滤数据文件
： 开源版Delta 优势： 1.支持作为source流式读 2.Spark3.0支持sql操作 劣势： 1.引擎强绑定Spark 2.手动Compaction 3.Join式Merge，成本高 Hudi...我们基于Spark，封装了通用化ETL工具，实现了配置化接入，用户无需写代码即可实现源数据到Hive的整体流程接入。并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能： 1....实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，使用SparkSql操作。...如：有日期列date，那么可以通过 'substr(date,1,4) as year' 生成新列，并可以作为分区。 2....值得一提的是，EMR Delta目前也实现了一些auto-compaction的策略，可以通过配置来自动触发compaction，比如：小文件数量达到一定值时，在流式作业阶段启动minor compaction
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...写操作 在此之前，了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助。 这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改。...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...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。...Hudi中的小文件处理功能，可以分析传入的工作负载并将插入内容分配到现有文件组中， 而不是创建新文件组。新文件组会生成小文件。
为此，我们在Spark 1.3中引入了与R和Python Pandas接口类似的DataFrame API，延续了传统单机数据分析的开发体验，并将之推广到了分布式大数据场景。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=列值>的格式命名。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a>200）。
将多列转换为一个Z-index列，按照其进行排序，根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中的特性，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。...Delta的Z-order 的几个细节 可以说实现Z-order并不难，但实现高效的Z-order还是比较复杂的。要实现Z-order, 首先就要考虑如何将多列查询谓词值转换为z-value。...Delta采取了降低精度的办法，将连续的值视为一个单位，将任意的查询列转换为range_parition_id()。...那么Delta实现主要是将其按照z-value进行range分区，实际上就是调用了Spark的repartitionByRange的表达式。 如何处理数据倾斜呢？...另外Delta的Zorder操作需要用户手动的执行优化。 下面我们留下几个问题，可以思考下： Z-order排序的列一般选择那些列进行排序优化，是否排序的列越多越好？
工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。这种模式效率低，并且难以维护。 由于存在这些挑战，许多大数据项目无法实现其愿景，有时甚至完全失败。...表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常 Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新...).load("/delta/events") df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/...附加新列时将保留大小写。 NullType 列 写入 Delta 时，会从 DataFrame 中删除 NullType 列（因为 Parquet 不支持 NullType）。...当收到该列的不同数据类型时，Delta Lake 会将 schema 合并到新数据类型 默认情况下，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。
您不能更新或删除仅插入表中的列。 事务表 事务表是驻留在Hive仓库中的ACID表。为了实现ACID合规性，Hive必须管理表，包括访问表数据。只有通过Hive才能访问和更改托管表中的数据。...Hive强制执行以下约束： 默认 确保存在一个值，该值在数据仓库卸载案例中很有用。 主键 使用唯一标识符标识表中的每一行。 外键 使用唯一标识符标识另一个表中的行。 非空 检查列值未设置为NULL。...例如，如果引擎知道某个值是主键，则它不会查找重复项。...，并将客户端的功能与表要求进行比较。...创建操作 下面的示例将几行数据插入完整的CRUD事务表中，创建一个增量文件，并将行ID添加到数据文件中。
文件格式擅长以压缩方式存储大数据并将其返回以进行面向列的分析查询，但是它们缺乏额外的特性，例如 ACID 事务和对关系数据库中每个人都知道的标准 ANSI SQL 的支持。...分区 分区和分区 Evolution[29] 处理为表中的行生成分区值的繁琐且容易出错的任务，并自动跳过不必要的分区和文件。快速查询不需要额外的过滤器，表格布局可以随着数据的变化而更新。...这些数据湖表格式支持单个 API 和目标接收器。可以在 Beyond Lambda: Introducing Delta Architecture[33] 或一些代码示例[34]中看到很好的解释。...关于 Hudi 版本控制的有趣评论[52]，其中 Hudi 支持不同的源系统，以及它如何基于提交并且可以为单个源系统维护。...) [39] Spark SQL 在 Delta Lake 中创建表: [https://docs.delta.io/latest/delta-batch.html](https://docs.delta.io
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