本文小编为大家详细介绍“ApacheHudi异步Clustering部署操作的方法”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“ApacheHudi异步Clustering部署操作的方法”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。Clustering(聚簇)的表服务来重新组织数据来提供更好的查询性能,而不用降低摄取速度,并且我们已经知道如何部署同步Clustering
,本篇博客中,我们将讨论近期社区做的一些改进以及如何通过HoodieClusteringJob
和DeltaStreamer
工具来部署异步Clustering。通常讲,Clustering
根据可配置的策略创建一个计划,根据特定规则对符合条件的文件进行分组,然后执行该计划。Hudi支持并发写入,并在多个表服务之间提供快照隔离,从而允许写入程序在后台运行Clustering
时继续摄取。有关Clustering
的体系结构的更详细概述请查看上一篇博文。如前所述Clustering
计划和执行取决于可插拔的配置策略。这些策略大致可分为三类:计划策略、执行策略和更新策略。该策略在创建Clustering计划时发挥作用。它有助于决定应该对哪些文件组进行Clustering。让我们看一下Hudi提供的不同计划策略。请注意,使用此配置可以轻松地插拔这些策略。SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy:根据基本文件的小文件限制选择文件切片并创建Clustering
组,最大大小为每个组允许的最大文件大小。可以使用此配置指定最大大小。此策略对于将中等大小的文件合并成大文件非常有用,以减少跨冷分区分布的大量文件。SparkRecentDaysClusteringPlanStrategy:根据以前的N
天分区创建一个计划,将这些分区中的小文件片进行Clustering
,这是默认策略,当工作负载是可预测的并且数据是按时间划分时,它可能很有用。SparkSelectedPartitionsClusteringPlanStrategy:如果只想对某个范围内的特定分区进行Clustering
,那么无论这些分区是新分区还是旧分区,此策略都很有用,要使用此策略,还需要在下面设置两个配置(包括开始和结束分区):注意:所有策略都是分区感知的,后两种策略仍然受到第一种策略的大小限制的约束。在计划阶段构建Clustering
组后,Hudi主要根据排序列和大小为每个组应用执行策略,可以使用此配置指定策略。SparkSortAndSizeExecutionStrategy
是默认策略。使用此配置进行Clustering
时,用户可以指定数据排序列。除此之外我们还可以为Clustering
产生的Parquet文件设置最大文件大小。该策略使用bulk_insert
将数据写入新文件,在这种情况下,Hudi隐式使用一个分区器,该分区器根据指定列进行排序。通过这种策略改变数据布局,不仅提高了查询性能,而且自动平衡了重写开销。现在该策略可以作为单个Spark作业或多个作业执行,具体取决于在计划阶段创建的Clustering
组的数量。默认情免费云主机域名况下Hudi将提交多个Spark作业并合并结果。如果要强制Hudi使用单Spark作业,请将执行策略类配置设置为SingleSparkJobExecutionStrategy
。目前只能为未接收任何并发更新的表/分区调度Clustering
。默认情况下更新策略的配置设置为SparkRejectUpdateStrategy
。如果某个文件组在Clustering
期间有更新,则它将拒绝更新并引发异常。然而在某些用例中,更新是非常稀疏的,并且不涉及大多数文件组。简单拒绝更新的默认策略似乎不公平。在这种用例中用户可以将配置设置为SparkAllowUpdateStregy
。我们讨论了关键策略配置,下面列出了与Clustering
相关的所有其他配置。在此列表中一些非常有用的配置包括:之前我们已经了解了用户如何设置同步Clustering。此外用户可以利用HoodiecClusteringJob设置两步异步Clustering。随着Hudi版本0.9.0的发布,我们可以在同一步骤中调度和执行Clustering
。我们只需要指定-mode
或-m
选项。有如下三种模式:schedule
(调度):制定一个Clustering计划。这提供了一个可以在执行模式下传递的instant
。execute
(执行):在给定的instant
执行Clustering计划,这意味着这里需要instant
。scheduleAndExecute
(调度并执行):首先制定Clustering计划并立即执行该计划。请注意要在原始写入程序仍在运行时运行作业请启用多写入:使用spark submit
命令提交HoodieClusteringJob
示例如下:clusteringjob.properties
配置文件示例如下接着看下如何使用HudiDeltaStreamer
。现在我们可以使用DeltaStreamer
触发异步Clustering。只需将hoodie.clustering.async.enabled为true
,并在属性文件中指定其他Clustering配置,在启动Deltastreamer
时可以将其位置设为-props
(与HoodieClusteringJob
配置类似)。使用spark submit
命令提交HoodieDeltaStreamer
示例如下:我们还可以使用Spark结构化流启用异步Clustering,如下所示。读到这里,这篇“ApacheHudi异步Clustering部署操作的方法”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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