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HashData的湖仓一体思考:Iceberg、Hudi特性讲解与支持方案

湖仓一体作为一种新兴的开放式数据管理架构，能够充分发挥数据湖的灵活性、生态丰富以及数据仓库的企业级数据分析能力，已经成为企业建设现代数据平台的热门选择。在此前的直播中，我们分享了HashData湖仓一体方案架构设计与Hive数据同步。本次直播，我们介绍了Iceberg、Hudi的特性与支持方案，并对...

Apache Pinot vs. Apache Druid

1.背景常见OLAP引擎包括不仅限于Hive、SparkSQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Pinot、Clickhouse、Greeplum,与OLTP不同，OLAP更强调SQL的执行速度，分区，强调磁盘I/O，OLTP强调事务，强调并发，强调内存效率以及命中率，OLA...

大数据应用模式及安全风险分析

当前各个领域数据生成速度逐渐加快，需要处理的数据量急剧膨胀。这些巨大的数据资源蕴藏着潜在的价值，需要对其进行有效的分析和利用。当前数据的特点除了数量庞大之外，数据类型也变得多样化，其中包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这些数量庞大、种类繁多的海量数据，给传统分析工具带来了巨大的挑战。当...

数据湖(三):Hudi 概念术语

Hudi概念术语一、TimelineHudi数据湖可以维护很多张表，与Hive类似，数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。Timeline是HUDI用来管理提交（commit）的抽象，每个co...