Apache Hudi
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3 天有情绪数据
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开放表格式：Iceberg、Delta Lake 和 Hudi 详解
开放表格式，如 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Apache Hudi，对于数据湖至关重要，它们支持在对象存储中存储的数据上进行 ACID 事务、模式演进和时间旅行。这些格式将文件集合转化为可查询的表，弥合了数据湖和数据仓库之间的差距。Apache Iceberg 源自 Netflix，专注于大型、不断演进的表的高效元数据管理。Delta Lake 由 Databricks 开发，使用事务日志来实现 ACID …
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数据聚类和 Z 排序通过实现数据跳过来优化表扫描
一篇技术文章解释了 Z 排序和数据聚类，这些技术用于优化大型表中的数据检索，特别是在 Delta Lake 等系统中。文章强调了传统分区可能不足以应对，导致查询效率低下，扫描大量无关数据。文章详细介绍了文件级最小/最大统计数据如何实现数据跳过，这是通过避免不必要的文件读取来提高查询性能的关键机制。
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Apache Hudi 和 AWS Glue 简化数据湖中的变更数据捕获
本文探讨了数据湖的变更数据捕获 (CDC) 技术，重点介绍了其对实时数据洞察和运营效率的重要性。文章提供了使用 Apache Hudi 和 AWS Glue 实现 CDC 流水线、管理增量更新以及优化数据湖以进行实时分析的实操指南。文章将 CDC 定义为一种数据库复制模式，它跟踪更改而不是完整的表复制，并强调了其对 ETL 流水线的益处。
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AI 工作负载需要新的数据架构层
传统数据栈不足以应对现代 AI 工作负载，这些工作负载需要处理非结构化数据、实时嵌入和强大的 lineage 跟踪。文章提出了一个新的“Platinum”或原生 AI 层，扩展了 Medallion 架构，用于预先物化特征和为 AI 模型计算嵌入。这种方法从一开始就确保 AI 就绪，避免了痛苦的改造，并为 AI 预测提供了关键的可审计性。