大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
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大数据-162 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 Segment 超详细记录 多图
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Uber基于Apache Hudi增量 ETL 构建大规模数据湖
Uber 的全球数据仓库团队使用统一的、 PB 级、集中建模的数据湖使所有 Uber 的数据民主化。数据湖由使用维度数据建模技术[1]开发的基础事实、维度和聚合表组成，工程师和数据科学家可以自助方式访问这些表，为 Uber 的数据工程、数据科学、机器学习和报告提供支持。因此，计算这些表的 ETL（提取、转换、加载）管道对 Uber 的应用程序和服务至关重要，为乘客安全、ETA 预测、欺诈检测等核....
基于 Apache Flink Table Store 的全增量一体实时入湖
作者｜陈婧敏本文简要回顾了数据入湖（仓）的发展阶段，针对在数据库数据入湖中面临的问题，提出了使用 Flink Table Store 作为全增量一体入湖的解决方案，并辅以开源 Demo 的测试结果作为展示。文章主要内容包括：数据库数据集成入湖（仓）的发展阶段及面临痛点基于 Apache Flink Table Store 解决全增量一体入湖总结与展...
基于 Apache Hudi 构建增量和无限回放事件流的 OLAP 平台
1. 摘要在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。增量消费--每 30 分钟处理一次数据，并在我们的组织内构建每小时级别的OLAP平台事件流的无限回放--利用 Hudi 的提交时间线在超级便宜的云对象存储（如 AWS S3）中存储 10 天的事件流（想象一个具有 10 天保留期的 kafka 主题）具有部分记录更新的自定义 Hudi Payload....
Apache Flink - 增量检查点 - CP的意外大小
"是什么原因导致一些CP节省了预期的大小（大约500kB），有些CP的大小在整个当前管理状态大小附近，即使负载是恒定的？使用增量检查点时，lastCheckpointSize指标的确切测量结果是什么？"
Apache Kylin权威指南3.3 触发增量构建
3.3 触发增量构建 3.3.1 Web GUI触发 在Web GUI上触发Cube的增量构建与触发全量构建的方式基本相同。在Web GUI的Model页面中，选中想要增量构建的Cube，单击Action→Build，如图3-3所示。 不同于全量构建，增量构建的Cube会在此时弹出对话框让用户选择“End Date”（如 图3-4所示），目前Kylin要求增量Segment的起始时间等于Cub.....
Apache Kylin权威指南3.2 设计增量Cube
3.2 设计增量Cube 3.2.1 设计增量Cube的前提 并非所有的Cube都适用于增量构建，Cube的定义必须包含一个时间维度，用来分割不同的Segment，我们将这样的维度称为分割时间列（Partition Date Column）。尽管由于历史原因该命名中存在“date”的字样，但是分割时间列既可以是Hive中的Date类型、也可以是Timestamp类型或String类型。无论是哪.....
Apache Kylin权威指南3.1 为什么要增量构建
第3章 增量?构建 第2章介绍了如何构建Cube并利用其完成在线多维分析的查询。每次Cube的构建都会从Hive中批量读取数据，而对于大多数业务场景来说，Hive中的数据处于不断增长的状态。为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新，且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube，因此对于Cube引入了增量构建的功能。 我们将Cube划分为多个Segment，每个Segment用起始时间和结束时....
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