好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界段子手”的程序猿大聪明。今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊数据湖里那些“表格精”——Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。 话说这数据湖啊，就像一个巨大的游泳池，各路数据都往里跳，结构化的、非结构化的、半结构化的，乌泱泱一大片。但是问题来了，数据多了就容易乱，就像游泳池里人多了容易踩着脚后跟。为了解决这个问题，就出现了这些表格格式，它们就像是游泳池里的救生员，负责维护秩序，保证大家都能愉快地玩耍。 那么，这些“救生员”之间有什么区别呢？哪个更厉害呢？别急，今天咱们就来一场“数据湖表格格式大比武”，看看谁才是真正的王者！😎 第一回合：出身背景大揭秘 在正式开打之前，咱们先来了解一下这三位选手的“身世背景”。 Delta Lake： 出身名门，由 Databricks 公司一手打造，背后有 Apache Spark 这棵大树撑腰。它就像一个“根正苗红”的贵族，天生就带着 Spark 的基因，在 Spark 生态系统里那是如鱼得水。 Apache Iceberg： 出身草根，由 Netflix 和 Appl …
数据湖中的数据湖格式（Delta/Iceberg/Hudi）与存储层面的集成
好的，各位数据湖探险家们，欢迎来到今天的“数据湖奇妙夜”！我是你们的向导，名叫“湖畔老顽童”，将带领大家拨开数据湖上空的层层迷雾，深入了解数据湖格式（Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi）与存储层面的集成。 准备好了吗？让我们扬帆起航，向数据湖的深处进发吧！🌊 第一幕：数据湖的前世今生——“乱炖”到“精装”的进化史 很久很久以前，在数据时代初期，我们面对的是一片数据的荒原。数据就像野草一样自由生长，散落在各个角落：关系数据库、文件系统、NoSQL数据库，简直就是一场数据的“大乱炖”。 那时候的数据分析师们，就像一群饥肠辘辘的野狼，在数据荒原上四处搜寻食物。他们需要从各种不同的数据源提取数据，进行清洗、转换，再加载到数据仓库中进行分析。这个过程费时费力，而且数据一致性和质量难以保证。 这种“大乱炖”的数据管理方式，很快就暴露出种种问题： 数据孤岛林立： 不同系统之间的数据难以共享和整合，形成了一个个信息孤岛。 数据质量堪忧： 数据清洗和转换过程复杂，容易引入错误，导致数据质量下降。 分析效率低下： 需要花费大量时间在数据准备上，真正用于分析的时间很少 …
数据湖中的数据湖表格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）内部机制与选型考量
数据湖的“三国演义”：Delta Lake、Iceberg、Hudi 的内部机制与选型考量 各位观众，欢迎来到今天的“数据湖三剑客”特别节目！🎉 我是你们的老朋友，数据架构师老码农。今天咱们不聊代码，不谈算法，咱们来聊聊数据湖里的“三国演义”—— Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。这三位可都是数据湖领域的扛把子，个个身怀绝技，争夺着数据湖霸主的宝座。 数据湖，这玩意儿听起来玄乎，其实说白了，就是一个巨大的、集中式的数据存储库，可以存储各种各样的数据，结构化的、半结构化的、非结构化的，统统来者不拒。但是，光有存储还不够，数据湖需要一种机制来管理这些数据，保证数据的可靠性、一致性、可查询性，这就是数据湖表格式的用武之地。 Delta Lake、Iceberg 和 Hudi，就是数据湖表格式的三大流派，它们各自有着独特的内部机制和优缺点。选择哪一个，就像选老婆一样，要根据自己的实际情况来仔细斟酌。 今天，我们就来深入剖析这三位“佳丽”的内在，看看她们各自的性格、脾气和擅长的技能，帮助大家找到最适合自己的“数据湖伴侣”。 第一幕：Delta Lake，优雅的“大家闺秀” De …
Apache Hudi 与 Delta Lake 比较：数据湖事务的实现与选型
好的，各位数据湖的弄潮儿们！大家好！我是你们的老朋友，数据湖畔的吟游诗人，今天咱们来聊聊数据湖世界的两大扛把子：Apache Hudi 和 Delta Lake。这俩兄弟就像梁山好汉里的林冲和鲁智深，都是顶尖高手，都身怀绝技，但性格和招式却各有千秋。今天，我们就来扒一扒他们的底裤，看看他们到底有啥本事，以及在什么场景下，我们该选谁来扛起数据湖事务的大旗。 开场白：数据湖的痛与痒 话说这年头，数据量蹭蹭往上涨，像坐了火箭一样🚀。传统的数据仓库，就像个小作坊，根本hold不住这么大的数据量。于是乎，数据湖应运而生，它就像一片广袤的草原，各种数据都可以随意安家落户。 但是，草原虽好，也得提防野兽出没。数据湖也面临着各种挑战： 更新难： 传统的数据湖，更新数据简直是灾难，要么全部重写，要么就得手动修改，效率低到令人发指。 一致性差： 多人同时写入，很容易出现数据冲突，导致数据不一致，就像一锅乱炖，味道全变了。 Schema演进困难： 业务发展飞快，数据结构经常变化，传统的数据湖很难适应这种变化，就像小脚穿大鞋，难受至极。 为了解决这些痛点，Hudi 和 Delta Lake 这两位英雄横空出世 …
数据湖中的数据湖表格式：Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi 比较
好的，各位数据湖畔的探险家们，欢迎来到今天的“数据湖表格式大乱斗”现场！我是你们的导游——湖畔小李，今天咱们就来扒一扒数据湖里最流行的三种表格式：Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi，看看它们各自有什么本事，谁才是数据湖的真命天子！😎 第一幕：数据湖，你为何如此迷人？ 在进入正题之前，咱们先来聊聊数据湖。想象一下，你面前有一片浩瀚无垠的湖泊，里面汇聚了各种各样的数据：结构化的、半结构化的、非结构化的，应有尽有，就像一个巨大的数据自助餐厅。这就是数据湖的魅力所在！ 传统的数据仓库就像一个精致的法式餐厅，对数据格式要求严格，需要提前定义Schema，数据清洗转换才能入库。而数据湖则更像一个狂野的西部酒吧，只要你想，什么数据都能往里扔，原始数据原汁原味地保存下来，等到需要的时候再进行处理。 数据湖的优点多多： 容纳百川： 任何类型的数据都能往里塞，不怕数据格式不兼容。 成本效益： 廉价的存储，例如对象存储（S3、Azure Blob Storage），大大降低了存储成本。 敏捷灵活： 可以根据业务需求灵活地探索和分析数据，无需提前定义Schema。 …
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