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 …
数据湖中的数据版本控制与回溯：Apache Hudi 的时间旅行功能
好的，各位观众老爷，各位技术大咖，欢迎来到我的技术脱口秀现场！今天我们要聊点儿刺激的，聊聊数据湖里那些“穿越时空”的故事！ 主题：数据湖中的数据版本控制与回溯：Apache Hudi 的时间旅行功能 (开场白，自带BGM) 各位都知道，数据湖嘛，就像一个巨大的数据垃圾场……哦不，是百宝箱！啥数据都往里扔，结构化的、非结构化的、半结构化的，应有尽有。但是！问题也来了：数据湖里的数据，它会变啊！今天的数据可能和昨天的数据不一样，甚至大相径庭。如果你想回到过去，看看昨天的数据长啥样，那可就抓瞎了！🤯 别慌！今天我就要给大家介绍一位时间旅行大师——Apache Hudi！它能让你的数据湖拥有版本控制和回溯能力，让你轻松穿梭于数据的过去、现在和未来！ (第一幕：数据湖的烦恼) 想象一下，你是一家电商公司的数据工程师。你的数据湖里存着用户订单数据。每天，大量的订单涌入，你的数据湖也在不断更新。突然有一天，你的老板跑过来跟你说：“小王啊，昨天搞了个促销活动，效果不错，我想看看昨天下午三点到四点期间，卖了多少iPhone 14 Pro Max？” 你听了，心里一万只草泥马奔腾而过。🐎🐎🐎 你只能苦笑着 …
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 …