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Docker 安装 执行 Docker 安装命令 curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh 启动 Docker 服务 sudo service docker start 查看 Docker 是否正常工作 sudo service docker status 更改用户权限 sudo groupadd docker # 新建用户组 sudo gp

为了有机地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。 在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。 通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。 只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。 对数据湖的需求 在 NoBrokercom，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。 这些应用程序 dB 未

本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。 我们很高兴地宣布，用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。 在深入了解细节之前，让我们先澄清一下本博客中使用的一些术语。 什么是 Apache Hudi？ Apache Hudi 为Lakehouse带来了 ACID 事务、记录级更新/删除和变更流。 Apache Hudi 是一个开

本篇内容主要讲解“Apache Maven3.6.0怎么下载安装和配置环境”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Apache Maven3.6.0怎么下载安装和配置环境”吧! apache-maven-3.6.0 下载地址 不限速下载或者进入官网按下图下载 方法/步骤一 安装 打开压缩包，将maven压缩包解压至软件安装处，建议D根目录或其他，记住安装位置 类似于 方法/步骤二

一、功能简介 Atlas 是一组可扩展的核心基础治理服务，使企业能够高效地满足其在 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。Apache Atlas 为组织提供开放的元数据管理和治理功能，以构建其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家、分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作能力。   二、架构设计 Atlas 中主要有以下核心组件 1. Type元数据类型定义，这里可以是数据

1. 介绍 最近几周，人们对比较 Hudi、Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣。 我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析。 我们想就如何执行和呈现这些基准、它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点。 2. 现有方法存在哪些问题？ 最近 Databeans 发布了一篇博客，其中使用 TPC-DS 基准对 Hudi/Delta/Iceberg 的性能进行了正面比较。虽然很高兴看到社区挺身而出

Schema Evolution（模式演进）允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式，以适应随时间变化的数据。 从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。 场景 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） 分区列不能演进 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进

介绍 在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。 但实际上什么是Data Skipping数据跳过？ 随着存储在数据湖中的数据规模越来越大，数据跳过作为一种技术越来越受欢迎。 数据跳过本质上是各种类型索引的通用术语，使查询引擎能够有效地跳过数据，这与