今天小編給大家分享一下Apache Hudi怎么安裝配置Alluxio的相關(guān)知識點,內(nèi)容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
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Alluxio為數(shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用和存儲系統(tǒng)構(gòu)建了橋梁, 將數(shù)據(jù)從存儲層移動到距離數(shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用更近的位置從而能夠更容易被訪問。這還使得應(yīng)用程序能夠通過一個公共接口連接到許多存儲系統(tǒng)。Alluxio內(nèi)存至上的層次化架構(gòu)使得數(shù)據(jù)的訪問速度能比現(xiàn)有方案快幾個數(shù)量級。
對于用戶應(yīng)用程序和計算框架,Alluxio提供了快速存儲,促進了作業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享和局部性。當(dāng)數(shù)據(jù)位于本地時,Alluxio可以以內(nèi)存速度提供數(shù)據(jù);當(dāng)數(shù)據(jù)位于Alluxio時,Alluxio可以以計算集群網(wǎng)絡(luò)的速度提供數(shù)據(jù)。第一次訪問數(shù)據(jù)時,只從存儲系統(tǒng)上讀取一次數(shù)據(jù)。為了得到更好的性能,Alluxio推薦部署在計算集群上。
對于存儲系統(tǒng),Alluxio彌補了大數(shù)據(jù)應(yīng)用與傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)之間的差距,擴大了可用的數(shù)據(jù)工作負載集。當(dāng)同時掛載多個數(shù)據(jù)源時,Alluxio可以作為任意數(shù)量的不同數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一層。
Alluxio可以被分為三個部分:masters、workers以及clients。一個典型的設(shè)置由一個主服務(wù)器、多個備用服務(wù)器和多個worker組成??蛻舳擞糜谕ㄟ^Spark或MapReduce作業(yè)、Alluxio命令行等與Alluxio服務(wù)器通信。
Apache Hudi使得您能在hadoop兼容的存儲之上存儲大量數(shù)據(jù),同時它還提供兩種原語,使得除了經(jīng)典的批處理之外,還可以在數(shù)據(jù)湖上進行流處理。這兩種原語分別是:
參考官網(wǎng)安裝搭建alluxio環(huán)境
在hudi可以加載到的cores-site.xml 文件里面追加此配置
<property>
<name>fs.alluxio.impl</name>
<value>alluxio.hadoop.FileSystem</value>
</property>
將此依賴添加進工程pom.xml
<dependency>
<groupId>org.alluxio</groupId>
<artifactId>alluxio-shaded-client</artifactId>
<version>2.2.1</version>
</dependency>
用戶可以把jar包放在spark可以加載的地方或者通過以下方式引入
--jars alluxio-shaded-client-2.2.1.jar
這時只需要把數(shù)據(jù)寫入alluxio即可,使用deltastreamer的使用需要如下配置
--target-base-path alluxio://........
完成上述步驟就已經(jīng)完成了把hudi數(shù)據(jù)寫入了alluxio的工作。事實上這個時候數(shù)據(jù)還未從hdfs加載到alluxio,需要查詢一次即可;查詢不同的hudi視圖方式
spark.read.format("org.apache.hudi").option(xxx).load("alluxio://")
驗證在未進行查詢的時候數(shù)據(jù)不會加載進alluxio,in-alluxio是0%,當(dāng)進行一次查詢之后數(shù)據(jù)從hdfs加載進alluxio,in-alluxio大于0%。
以上就是“Apache Hudi怎么安裝配置Alluxio”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學(xué)習(xí)更多的知識,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
當(dāng)前名稱:ApacheHudi怎么安裝配置Alluxio
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