idisplay，R语言epidisplay

当你遇到那个熟悉的idisplayer.exe文件时，单击确定开始你的操作。通过indos资源管理器中的快捷方式，你可以轻松访问这个文件。如果你不希望在安装过程中打开这个文件，你可以使用特定的命令进行操作。

现在，想象一下运行er.exe文件，点击确认后，你的操作旅程就开始了。利用indos资源管理器提供的快捷方式，你可以轻松访问这个文件。如果你想看这个文件的内容，那就点击“打开”。如果你暂时不想查看，点击“取消”就可以了。

接下来，我们谈谈一idisplay和二idisplay安卓最新版。一idisplay意味着你可以通过一个按钮的点击事件，将对应数据的ID绑定到该按钮上。在安卓系统中，这种操作非常方便。在mavericks系统中，用户可以在多个显示器上运行全屏应用，这种多屏显示即插即用，几乎无需任何设置。想象一下，当你连接额外的显示器到mac电脑时，那种便捷和流畅的体验让人眼前一亮。

当我们谈论on display时，我们关注的是显示启动设定的设定值。这些值根据主板的不同而有所差异。如果你正在使用pci显示卡或pci express显示卡，这个选项非常重要。如果你现在使用正常，那么建议不要更改默认设置。但如果你想进行一些调整，你可以选择不同的init display first选项来满足你的需求。

我们来谈谈in display。早在2016年，我们就提出一个令人振奋的新愿景，通过一个结合现有的批处理和流式处理堆栈的“增量”数据处理技术栈来重新构想批处理。流处理管道提供秒级处理延迟，而增量管道则对数据湖中的数据进行高效处理。Apache Hudi作为这一愿景的体现而建立，解决了数据湖的基础问题——事务和可变性。Hudi引入了无服务器的事务层模型，使得写入器/读取器可以扩展到更多的内核，提供了更丰富的事务保证集。我们也看到类似系统如Delta Lake采用了这种无服务器事务层模型。Hudi还引入了两种表类型：Copy On Write和Merge On Read，这些概念现在也被广泛应用于其他项目。

无论是数据湖还是流式处理，我们都在朝着更快速、更高效、更灵活的方向前进。这些技术的发展为组织带来了更新鲜的数据、更简化的体系结构和更低的成本。通过开源之路与Apache孵化器的培育，我们在推动行业创新方面取得了显著的进展。这一年左右激动人心的发展，使得数据湖进一步成为主流。在此，我们想分享一些关于Hudi的观点，帮助用户从正确的视角看待它，了解它所代表的含义，并成为其发展方向的一部分。我们也要向180多位贡献者表示敬意，他们与2000多名独立用户紧密合作，通过Slack/Github/Jira平台，为Hudi在过去一年中的发展做出了巨大贡献。

Hudi——数据湖平台的全新解读

Hudi也是一个事务层，提供删除和更新的功能。但更重要的是，Hudi的事务层是围绕事件日志设计的，该日志与一系列内置表/数据服务完美集成。例如，Hudi知道已调度的聚簇操作并优化跳过正在聚簇的文件。Hudi还提供了用于数据摄取、ETL等的开箱即用的工具。我们一直认为Hudi是在围绕流处理解决数据库问题。事实上，流处理是由日志和数据库启用的。有了Hudi这样的框架，我们可以构建一个支持高效更新和提取数据流的数据库，保持针对大批量查询的优化。

将Apache Hudi描述为流式数据湖平台是最准确的。这个平台有几个关键词非常重要。首先是“Streaming”，Hudi通过优化快速更新和更改流，为数据湖工作负载提供了原语。其次是“DataLake”，Hudi为大规模数据处理提供了一个优化的、自我管理的数据平面。最后是“Platform”，在众多的开源技术中，Hudi的集成使得数据湖用户获得与云数仓相同的易用性，同时享有开源社区的额外自由和透明度。

Hudi的组件栈包括多个层次，从数据存储到查询引擎的访问。数据湖用户通常将数据写入开放的文件格式，如Apache Parquet或ORC，这些文件格式存储在云存储或分布式文件系统上。Hudi提供了一个自管理的数据平面来摄取、转换和管理这些数据，并解锁了对它们进行增量处理的方式。

博客之窗：Hudi的深入解析

尽管我们在博客中概述了假想的设计新组件，但我们始终怀抱开放的态度，热烈欢迎来自社区的新观点。在这篇文章里，我们将引领大家深入探讨堆栈中的每一层次，阐述它的功能、设计增量处理的初衷以及未来的发展路径。

湖存储

Hudi巧妙地运用Hadoop FileSystem API与湖存储交互，这一特性使其能够无缝兼容从HDFS到云存储乃至内存文件系统（如Alluxio和Ignite）的所有实现。在Hudi的内部，有一个经过特别设计的文件系统，它不仅提供了额外的存储优化（比如文件大小调整），还带来了性能优化（例如缓冲机制）和完善的指标体系。值得一提的是，Hudi充分利用了像HDFS这样的存储模式的“append”特性，这一功能有助于Hudi提供流式写入，而且不会引发文件计数或表元数据的激增。遗憾的是，目前大多数云或对象存储并不支持这一“append”功能（Azure是个例外）。未来，我们计划利用主流云对象存储的低级API，在流式摄取延迟时实现对文件计数的精细控制。

文件格式的秘密

Hudi的设计是基于基本文件和增量日志文件的概念。这些更新或增量数据被存储到特定的基本文件（也称为文件片）。文件格式是可插拔的，目前支持的有Parquet（列访问）和HFile（索引访问）。增量日志则以Avro格式对数据进行编码，以确保更快的日志记录。展望未来，我们计划在即将发布的版本中内联各种基本文件格式到日志块中。我们还计划支持ORC基础/日志文件格式、非结构化数据格式（如自由的json格式、图像），甚至使用事件流系统/OLAP引擎/数仓的分层存储层的原生文件格式。

从某种程度上说，Hudi独特的文件布局方案将所有对基础文件的更改编码为一系列块（如数据块、删除块、回滚块）。这些块经过合并，生成更新的基础文件。这实质上构成了一个自包含的重做日志，使得一些有趣的功能得以实现。例如，传统的数据隐私保护条例在读取湖中数据时往往采用动态编码机制，这会产生大量的计算开销。而Hudi的这种设计允许用户在日志中保留键的多个预先编码/加密副本，并根据策略分发正确的副本，从而避免这些额外的开销。

Hudi有意将表/分区中的文件分组，并维护摄入记录键与现有文件组之间的映射。所有更新都记录在与给定文件组相关的增量日志文件中。这种设计确保了较低的合并开销，与Hive ACID等实现相比，它只需要在每个文件组中合并delta日志。这种精心设计还为写入/查询提供了更多能力，我们接下来将详细解释。

时间线的奥秘

分区信息在Hudi中也扮演着重要角色。用户可以选择在不同分区内强制执行键约束，以换取更高效的upsert性能。这种设计使得Hudi能够根据不同场景灵活调整索引策略。

我们的博客详细介绍了索引相关的内容。Hudi的写入器确保索引、时间轴和数据保持同步，这一过程的自动化大大降低了手动管理的复杂性和出错率。

未来，我们计划在Hudi中添加更多形式的索引作为元数据表上的新分区。这些新索引将支持更快速的变更，并扩展到大量小文件。RFC-27将跟踪这一设计过程并诚邀大家参与讨论。

除了索引，Hudi还关注“点查”的需求，这是一种针对特定记录的查询方式。我们希望通过在湖存储之上支持点查，避免为许多类数据应用程序添加额外的数据库存储开销。基于uuid/key的join以及upsert的性能也将得到显著提升。我们还计划将布隆过滤器的跟踪从文件页脚移到元数据表上的分区中。所有这些改进都将在即将发布的版本中对查询公开。

在并发控制方面，Hudi定义了不同写入器/读取器如何协调对表的访问。通过确保原子写入、提供快照隔离以及乐观并发控制(OCC)，Hudi在写入器之间以及写入器和表服务之间提供了基于无锁、非阻塞的MVCC的并发控制。为了处理可能的竞争操作，Hudi采用了独特的方法，避免传统的锁机制可能导致的资源浪费或操作开销。

想象一下这样一个场景：一个摄取写入器作业每30分钟生成一次新数据，而一个执行GDPR的删除写入器作业需要2小时才能发出。在随机删除的情况下，如果这两个进程操作相同的文件，删除作业可能会频繁引发冲突，导致饥饿现象并浪费大量的集群资源。我们一直在努力优化并发控制机制，以确保各种写入器作业能够高效、公平地访问和操作数据。Hudi采用了独特的策略来处理事务，特别是在处理湖泊式存储的数据时，这种策略显得尤为出色。这种数据通常是长期运行的，涉及到大量的异步操作。举个例子，我们的异步压缩功能能在不阻碍数据摄取作业的在后台处理删除记录。这一机制的运作，依赖于一种文件级别、基于日志的并发控制协议，该协议根据时间线上的起始点来排序操作。

我们正在改进当前的 OCC 实现，以便更早地检测出并发写入器的冲突，并在不消耗 CPU 资源的情况下解决这些冲突。我们还致力于在写入器之间添加完全基于日志的非阻塞并发控制。这意味着写入器会持续写入增量，然后在某个确定的顺序解决冲突。这种处理方式与流处理程序的写入方式非常相似，这都得益于 Hudi 的独特设计——将操作排序到有序的事件日志中，同时确保事务处理代码了解操作间的关系和依赖。

在 Hudi 中，主键被视为一等公民。预合并和索引查找可确保键在分区之间或分区内是唯一的。这种方法对于关键的用例场景可确保数据质量。Hudi 还配备了多个内置的主键生成器，可以解析各种日期 / 时间戳，并使用可扩展框架处理格式错误的数据。主键将被物化到 _hoodie_record_key 元数据列中，这使得更改主键字段并修复旧数据中的错误主键成为可能。

Hudi 提供了一个与 Flink 或 Kafka Streams 中的处理器 API 类似的 HoodieRecordPayload 接口。这允许用户表达任意合并条件，实现部分合并并避免每次合并时读取所有基本记录。用户可以利用这种自定义合并逻辑将旧数据重放 / 回填到表中，确保不会覆盖较新的更新，使表的快照能够及时返回。

Hudi 写入器还为每条记录添加元数据，编码提交时间和序列号（类似于 Kafka 偏移量），这使得派生记录级别的更改流成为可能。Hudi 还允许用户在摄入数据流中指定事件时间字段并在时间轴中跟踪它们。这些功能使得 Hudi 能够为每个提交记录的到达时间和事件时间提供帮助，这对于构建良好的水印和复杂的增量处理管道至关重要。

Presto和Trino都拥有数据/元数据缓存，而Hudi在合并基础文件和日志文件时，通过一系列策略优化查询性能。为了平衡数据的新鲜度和查询效率，Hudi提供了读优化查询机制。

未来，我们将深度挖掘，通过多种方式提高MOR表的快照查询性能。内联Parquet数据和覆盖有效负载/合并的特殊处理都是我们正在探索的方向。

对于表服务，Hudi内置了多个服务以确保高性能的表存储布局和元数据管理。这些服务在每次写入操作后自动同步调用，或者作为单独的后台作业异步调用。Spark（和Flink）流写入器可以在连续模式下运行，智能地调用表服务与写入器共享底层执行器。

归档服务确保时间线的协调，并为增量查询保留足够的历史记录。一旦事件从时间线上过期，归档服务就会清除湖存储的任何副作用。Hudi的事务管理使得所有这些服务都具有容错性，只需简单的重试即可恢复。

清理服务以增量的方式删除超过保留期限的文件切片，为长时间运行的批处理作业留出足够的时间来完成运行。压缩服务将基本文件与增量日志文件合并，以生成新的基本文件，并允许对文件组进行并发写入。得益于Hudi的文件分组和灵活的日志合并功能，即使在并发更新对同一记录出现问题时也能执行非阻塞删除。

聚簇服务类似于BigQuery或Snowflake中的功能，用户可以通过排序键将经常查询的记录组合在一起，或控制文件大小。聚簇服务完全感知时间线上的其他操作，并帮助Hudi实施智能优化。引导服务将原始Parquet表一次性零拷贝迁移到Hudi，允许两个管道并行运行以进行数据验证。一旦意识到已被引导的基本文件，清理服务可以选择性地清理它们，以满足GDPR合规性需求场景。

我们拥有多种提案，旨在通过引入更多的聚簇方案，利用完全基于日志的并发控制，解锁聚簇以支持并发更新。

数据服务方面，我们致力于让Hudi开箱即用，能应对常见的端到端用例。为此，我们深度投入于开发一系列数据服务，这些服务针对特定数据和工作负载功能，位于表服务之上，直接面向写入器和读取器。

值得一提的是Hudi的DeltaStreamer实用程序，这款工具已成为广受欢迎的选择。它能够轻松基于Kafka流和湖存储上的不同格式文件构建数据湖。此实用程序支持多种主流系统源，如RDBMS或其他数仓的JDBC源、Hive源，甚至能从其他Hudi表中增量提取数据。它提供了检查点的自动管理，并跟踪源检查点作为目标Hudi表元数据的一部分，支持回填或一次性运行。DeltaStreamer还与Confluent等主要的Schema注册表集成，并提供了对其他流行机制的检查点转换。它还支持重复数据删除、多级配置管理系统、内置转换器等功能，足以用于生产级增量管道部署。

就像Spark/Flink流写入器一样，DeltaStreamer能够连续运行，自动管理表服务。Hudi还提供了其他工具，用于以一次性快照和增量的形式导出表，并能将新表导入/导出。Hudi还提供了关于表提交操作的通知，可通过Http端点或Kafka提供给分析或在数据工作流管理器（如Airflo）中构建数据传感器以触发管道。

展望未来，我们计划为增强多表写入器实用程序做出贡献，该实用程序能够在单个大型Spark应用程序中摄取整个Kafka集群。为了支持端到端的复杂增量管道发展，我们计划增强由多源流触发的delta streamer实用程序及其SQL转换器，并大规模解锁物化视图。我们还希望带来一系列转换器以执行数据处理或监控，并扩展对Hudi表中数据输出到其他外部接收器的支持。我们的目标是将FlinkStreamer和DeltaStreamer实用程序合并为一个跨引擎使用的内聚实用程序。我们将不断改进现有源并添加新源。

在湖存储上保存和提供表元数据虽然可扩展，但与可扩展的元数据服务器的RPC相比，其性能可能较低。大多数云仓库的元数据层建立在外部数据库之上。Hudi提供了一个名为时间线服务器的元数据服务器，它为Hudi表的元数据提供了替代的后备存储。时间线服务器目前已经内嵌在Hudi写入器进程中运行，我们正在考虑对其进行独立部署以支持水平扩展、数据库/表映射、安全性等功能，将其转变为功能完备的高性能湖元数据存储。

目前数据湖面临着更快的写入和出色的查询性能之间的权衡。为了追求查询性能，通常需要减少湖存储上的文件/对象数量并合并基本文件和增量日志。Hudi已经包含了一些有助于构建缓存层的设计元素，它将支持多租户，缓存最新文件分片的预合并镜像并与时间线保持一致。我们期待在社区其他成员的贡献下为湖建立一个可以跨所有主要引擎工作的缓冲池。这样所有查询引擎都能共享和分摊缓存成本，还支持更新和删除操作。博客园地新篇章：Apache Hudi的宏伟愿景

亲爱的读者们，这篇博客文章将带你们领略Apache Hudi的宏伟蓝图。在接下来的几周或几个月里，我们计划推出一系列深入剖析的博客文章，详细探讨堆栈中的每一层次，同时我们将对文档进行大规模的重构，以适应这一全新的发展方向。对于热心的用户和读者们来说，这无疑是一场值得期待的知识盛宴。

作为这个领域的探索者，我们面临着许多深刻而开放的问题，并正在寻求解决之道。我们希望构建一个既能满足扩展性需求，又具备简洁性特点的系统，将流处理和数据湖完美融合。在此过程中，社区的参与和支持始终是我们前进的动力源泉。我们坚信，与社区伙伴们共同构建解决方案，才能走得更远。

如果你对这些挑战感到兴奋，如果你也想为那个激动人心的未来付出努力，那么请加入我们吧！我们诚邀你一同探索未知领域，共同解决技术难题，共同开创数据领域的崭新篇章。

我们一直在倾听社区的声音，始终将社区的需求放在首位。无论是对于产品的改进还是对于新功能的开发，我们都期待你的参与和建议。让我们一起携手前行，共同塑造数据领域的未来。请期待我们接下来的博客文章，我们将为你揭示更多关于Apache Hudi的奥秘和愿景。让我们一起为那个激动人心的未来而努力！ [56]

探索Uber的大数据世界：增量处理在Hadoop上的实际应用

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在大数据领域，Uber一直走在行业前列。近期，Uber的大数据平台经历了一系列技术革新，特别是在增量处理与Hadoop集成方面展现出显著成果。本文将带您深入了解这一系列的技术更新背后的故事。

一、Apache Hudi的崛起与Uber的实践

随着Apache Hudi的逐渐成熟，其在Uber大数据平台中的应用越来越广泛。从Hoodie的数据存储解决方案到Hudi的增量数据同步技术，Uber成功地实现了数据的高效处理和存储。这不仅提高了数据处理速度，还降低了存储成本。Uber积极参与Hudi的开源项目，为社区贡献了诸多创新方案。例如，Uber在大数据湖建设中充分利用了Alluxio技术，与Apache Hudi结合，实现了高性能的数据处理流程。通过利用Google Cloud的NeTable格式，在Dataproc上轻松实现数据集成和分析。实时数据的统一视图技术也引起了广泛关注，成为软件工程师必须了解的技能之一。对于实时数据流的处理和集成，Apache Flink发挥了关键作用。Apache Kafka作为流处理的核心组件，也扮演着重要角色。随着技术的不断进步，实时数据处理和分析已经成为大数据时代不可或缺的一环。

二、深入解析Apache Hudi及其相关技术栈

跃动数据湖平台的展示魅力——以Apache Hudi为视角的博客文章分享

打开全新链接，犹如推开一扇知识的大门，我们步入了Apache Hudi的世界。今天，我要为大家分享一篇关于“Streaming Data Lake Platform”的精彩文章。在这里，我们深入探讨了现代数据湖如何成为大数据实时处理的中心舞台。与此“五display”的关键词引起了我的注意，带给我们更深层次的理解。以下是我在文章中所看到的精彩片段，和大家一同分享。

“五display”，意为展览的、陈列用的形容词。就像在我们家中墙上展示我女儿的画作一样，它们展现的是一种充满生机和活力的氛围。“display”这个词并不仅仅代表显示，而是蕴含了更深层次的含义。它代表着数据的展示、处理和分析，以及如何通过强大的技术平台将这些数据转化为有价值的信息。

Apache Hudi是一个开源的实时数据湖平台，它为我们提供了强大的工具来处理大规模的数据流。在这个平台上，数据不再仅仅是静态的存储，而是活跃的、流动的，时刻在展示其价值。每一个数据的“display”，都代表了数据价值的呈现和提升。在这里，“五display”的理念与Apache Hudi相得益彰，共同展现了数据湖平台的无限魅力和潜力。

墙上的画作不仅仅是静态的展示，更是孩子心灵的展现和创造力的体现。同样，数据湖平台上的数据也在不断地展示其价值，助力企业实现实时决策、精准分析的目标。每一个数据的流转、每一次的“display”，都在构建大数据世界的蓝图，助力我们迈向更智能的未来。

我们深入了解了Apache Hudi所构建的Streaming Data Lake Platform的魅力。在这个平台上，“五display”的理念得到了充分的体现和发挥。让我们共同期待这个充满活力和潜力的数据湖平台如何带领我们走向更加智能的未来！