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数据湖有新解!Apache Hudi 与 Apache Flink 集成

简介: 纵观大数据领域成熟、活跃、有生命力的框架,无一不是设计优雅,能与其他框架相互融合,彼此借力,各专所长。 作者:王祥虎(Apache Hudi 社区) Apache Hudi 是由 Uber 开发并开源的数据湖框架,它于 2019 年 1 月进入 Apache 孵化器孵化,次年 5 月份顺利毕业晋升为 Apache 顶级项目。是当前最为热门的数据湖框架之一。 1. 为何要解耦 Hudi 自诞生至今一直使用 Spark 作为其数据处理引擎。如果用户想使用 Hudi 作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入 Spark。放在几年前,使用 Spark 作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事。因为 Spark 既可以进行批处理也可以使用微批模拟流,流批一体,一套引擎解决流、批问题。然而,近年来,随着大数据技术的发展,同为大数据处理引擎的 Flink 逐渐进入人们的视野,并在计算引擎领域获占据了一定的市场,大数据处理引擎不再是一家独大。在大数据技术社区、论坛等领地,Hudi 是否支持使用 Flink 计算引擎的的声音开始逐渐出现,并日渐频繁。所以使 Hudi 支持 Fli...

万亿级数据应该怎么迁移?

之前写过一篇文章:binlog还能这么用之Canal篇,在里面介绍了一些增量数据迁移的一些方法,但是对于整体的数据的迁移介绍得不是很深,这里想对迁移数据整体做一个介绍,希望能帮助到大家。 背景 在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词:“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜,等我失去的时候才追悔莫及,人间最痛苦的事莫过于此,如果上天能给我一次再来一次的机会,我会对哪个女孩说三个字:我爱你,如果非要在这份爱上加一个期限,我希望是一万年!”在我们开发人员的眼中,这个感情就和我们数据库中的数据一样,我们多希望他一万年都不改变,但是往往事与愿违,随着公司的不断发展,业务的不断变更,我们对数据的要求也在不断的变化,大概有下面的几种情况: 分库分表:业务发展越来越快,导致单机数据库承受的压力越来越大,数据量也越来越多,这个时候通常会使用分库的方法去解决这个问题,将数据库的流量均分到不同的机器上。从单机数据库到分库这个过程,我们就需要完整的迁移我们的数据,我们才能成功的分库的方式上使用我们的数据。 更换存储介质:上面介绍的分库,一般来说我们迁移完之后,存储介质依然是同样的,比如说之前使用的是...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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