Hudi 基础入门篇

作者&投稿:邰芸 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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探索Hudi:Apache大数据湖的革新之作


Hudi,由Uber技术先驱者打造并在2016年开源,自那时起,它凭借其强大的数据处理能力与卓越的可扩展性,一路晋升为Apache顶级项目,如今最新版本已是0.9.0。Hudi的诞生标志着对实时数据湖处理的革新,它最初支持Spark的数据摄入,而后在0.7.0版本中与Flink无缝融合,提供了Flink SQL CDC功能,满足了日益增长的实时数据处理需求。


从2015年O'reilly文章中提出的增量处理核心思想,Hudi迅速成长,于2016年由Uber创建并扩展至所有关键业务场景。2017年开源后,它开始承载Uber庞大的100PB数据湖,同年吸引了大量用户,随着云计算的普及,Hudi的影响力与日俱增。2019年,Hudi进入Apache孵化器,随后的2020年,社区发展与采用率暴增,标志着Hudi在大数据领域的显著突破。


进入2021年,Hudi的版图进一步扩大,支持500PB数据湖的处理,不仅提供了SQL DML操作,还强化了与Flink的集成,实现了分钟级的实时性,满足了业务对准实时数仓的严苛要求。Hudi的湖仓一体架构让实时处理与批处理无缝对接,数据一致性、计算引擎和存储统一,为数据处理带来了前所未有的效率和灵活性。


快速入门Hudi


要体验Hudi的魅力,首先确保大数据环境的准备。从Maven的安装开始,下载0.9.0源码包,然后添加Maven镜像以优化依赖下载。将Hudi源码解压并编译,最后通过Hudi CLI进行验证,确保一切顺利。


Hudi的平台架构是基于HDFS存储和Spark操作的,所以安装HDFS是必不可少的。这包括解压软件、配置环境变量、设置Hadoop和HDFS相关配置,以及格式化和启动集群。完成后,可以通过HDFS Web UI来监控和管理数据。


在国内众多企业中,Hudi已成为构建数据湖和大数据仓库的核心组件,助力企业实现数据湖与仓库的高效整合,打造湖仓一体化的现代化数据处理平台。


深入学习资源


想深入了解Hudi?可以参考黑马程序员的大数据数据湖架构Hudi视频教程,从基础概念到实战项目,涵盖HDFS、Spark、Flink、Hive等关键技术,让你从零开始,逐步领略Hudi的强大功能。




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