Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

在数据存储和处理不断发展的领域中，数据湖仓的概念已经崭露头角，成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析，还显著降低了平台成本，增强了数据治理，并加速了用例的实现。
数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性，提供更强大的功能来管理和分析大量多样化的数据类型。因此，首席数据官和首席信息官们越来越认识到投资现代化分析平台的价值，以利用数据湖仓技术所提供的优势。
元数据层在实现数据湖仓中常见的关键功能方面发挥着重要作用，例如支持流式输入/输出、回溯到旧表版本、模式强制和演变以及数据验证。这些平台采用的性能优化技术包括将热数据缓存在 RAM/SSD 中，对共同访问的数据进行聚类以提高访问效率，使用统计信息和索引等辅助结构，以及在现代 CPU 上采用矢量化执行。此外，像 Parquet 这样的开放格式使得数据科学家和机器学习工程师可以使用 pandas、TensorFlow、PyTorch 等流行工具轻松访问湖仓中的丰富信息。
Gartner 的 Ronthal 认为，从传统数据湖向现代湖仓的转变是一种不可避免的趋势，对寻求高级分析能力的组织具有显著的潜在好处。这一转变是由传统数据湖中常常缺乏的改进生产能力的需求所驱动的。
Apache Hudi 和 Apache Iceberg 在现代数据架构中的作用至关重要，因为它们独特的能力满足了在湖仓环境中管理和分析大规模数据集的不同方面。
Apache Hudi 和 Apache Iceberg 在现代数据架构中的作用
这两种开源技术已成为现代湖仓不可或缺的组成部分，因为它们能够提供灵活性、实时处理、成本效益和可扩展性，超越了传统架构。

了解 Apache Hudi

Apache Hudi 是一个开源的数据管理框架，已成为高性能和可扩展的数据摄取、存储和处理的的关键解决方案。它由 Uber 于 2016 年开发，旨在解决大规模数据湖中的特定挑战。Apache Hudi 因其能够平衡性能、可扩展性和数据一致性而脱颖而出，成为希望优化和标准化数据管道的组织的有吸引力的选择。
Apache Hudi 的起源和发展
Apache Hudi 的起源可以追溯到 Uber，它在那里被构思和开发，旨在革新 Parquet 和 ORC 等列式文件格式中的更新和删除操作的效率。其对这些操作效率的优化使其在数据湖仓技术领域独树一帜。此外，Apache Hudi 在设计上强调与现有大数据工具和平台的兼容性和集成。这种设计哲学使得在 Amazon S3 数据湖中能够无缝进行增量数据处理和管道开发，同时确保记录级别的强大管理。

关键特性和能力

Apache Hudi 最强大的特性之一是其在数据分析环境中处理流数据的能力，同时确保数据完整性并启用实时分析。此外，它将核心仓库和数据库功能直接带到了数据湖环境中，重新构想了缓慢的老式批处理数据处理，引入了一个强大的新增量处理框架，用于低延迟的分钟级分析。这一独特的能力使 Apache Hudi 成为寻求在现有生态系统中使用熟悉工具实时访问更新数据的组织不可或缺的工具。

用例和性能亮点

实时数据处理

Apache Hudi 在促进实时数据处理方面表现出色，提供了一个事务性平台，将数据库和仓库功能带到了数据湖环境中。这一功能对于需要分钟级低延迟分析的组织特别有益。

增量数据处理和索引

Apache Hudi 的另一个关键优势在于其高效的增量数据处理和索引处理。通过在现代湖仓架构的背景下简化这些流程，它使组织能够更有效地管理不断增长的数据集，同时保持高性能标准。

探索 Apache Iceberg

Apache Iceberg 是一个分布式、社区驱动的开源数据表格式，已成为简化数据湖中大型数据集处理的关键解决方案。它与 Apache Spark、Apache Flink、Apache Hive、PrestoDB 等流行的数据处理框架无缝集成。这种 100% 开源的格式旨在高效处理大型数据集，优化查询性能，并通过其对事务的支持确保数据一致性和可靠性。

Apache Iceberg 的诞生和成长

Apache Iceberg 的起源可以追溯到 Netflix，它在那里被开发，旨在解决在其云基础设施中处理和管理大量数据的挑战。随着时间的推移，它已经发展成为一个强大的解决方案，提供了现代湖仓架构所需的核心功能和优势。

核心特性和优势

Apache Iceberg 表因其可扩展性、性能、ACID 事务、模式演变和时间旅行功能而日益成为数据湖的首选。这些表与包括 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 和 Impala 在内的计算引擎无缝集成，采用高性能的表格式，就像 SQL 表一样。

应用场景和性能洞察

查询性能优化
Apache Iceberg 的一个关键优势在于其在大型数据集上优化查询性能的能力。通过利用其高效的表格式，它确保查询以高性能执行，同时保持数据一致性和可靠性。
处理大规模数据
Apache Iceberg 的另一个关键优势在于其能够无缝处理大规模数据。这一功能对于在湖仓环境中处理大量多样化数据类型的组织特别有益。
Apache Hudi 和 Apache Iceberg 的比较分析
在比较 Apache Hudi 和 Apache Iceberg 时，显然两者都提供了独特的功能和优势，满足了湖仓环境中管理和分析大规模数据集的不同方面。让我们深入进行详细的功能比较，以了解它们各自的强项。
功能比较
ACID 事务和兼容性
Apache Hudi 因其能够平衡性能、可扩展性和数据一致性而脱颖而出，成为希望优化和标准化数据管道的组织的有吸引力的选择。Apache Hudi 最强大的特性是其在数据分析环境中处理流数据的能力，同时确保数据完整性并启用实时分析。另一方面，Apache Iceberg 是用于大型分析数据集的开源表格式。它通过高性能的表格式将表添加到包括 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 和 Impala 在内的计算引擎中，就像 SQL 表一样。两者都为大型 SQL 表提供 ACID 事务，并与 Apache Hive 和 Presto 等各种查询引擎兼容。
数据处理和查询性能
在数据处理和查询性能方面，Apache Hudi 处理批处理和实时数据处理、ACID 兼容的写入优化存储以及对增量更新的支持使其成为物联网数据处理、流分析、事件处理等用例的理想选择。它还允许管理具有事务一致性的大型数据集，使维护数据完整性和准确性变得容易。另一方面，Apache Iceberg 提供了多种优化查询性能的功能，包括谓词下推和模式演变等列式存储技术。它通过在多个节点上分区和组织数据来设计，以高效处理大型数据集。

性能和可扩展性

基准测试和实际用例
在通过基准测试和实际用例评估性能时，Apache Hudi 和 Apache Iceberg 都展示了其有效处理大型数据集的能力。然而，它们根据具体需求在不同场景中表现出色。例如，Apache Hudi 对实时分析的关注使其特别适合需要分钟级低延迟分析的组织。另一方面，Apache Iceberg 在任何规模上的效率使其成为在湖仓环境中处理大量多样化数据类型的组织的理想选择。
不同场景下的优缺点
在不同场景下，Apache Hudi 提供了全面的解决方案，通过提供灵活性、实时处理、成本效益和可扩展性来解决现代数据架构的不断发展的挑战，同时确保在 Amazon S3 数据湖中记录级别的强大管理。相反，Apache Iceberg 的优势在于其与包括 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 等在内的流行数据处理框架的无缝集成，提供在任何规模上都高效的解决方案，同时保持数据集随时间变化的记录。
比较分析表明，根据特定用例，这两种技术都有独特的优势，强调了根据组织需求理解其功能的重要性。

以下是两者的详细对比：

1. 功能特性对比

Apache Iceberg

  • 优点：

    • 架构演化和分区优化：支持隐藏分区（Hidden Partition），允许在不重写数据的情况下动态调整分区策略，适合大规模数据管理。
    • ACID事务支持：提供原子性、一致性、隔离性和持久性的事务支持，适合高并发场景。
    • 多引擎兼容性：支持 Spark、Flink、Trino、Presto 等多种计算引擎，适合多引擎混合使用的环境。
    • 查询性能优化：通过维护 Manifest 文件和列级统计信息，显著提升查询性能，尤其是在高选择性查询中表现优异。
    • 时间旅行：支持历史数据查询，便于数据回溯和分析。

  • 缺点：

    • 更新和删除支持较弱：更新和删除操作需要通过重写文件实现，性能开销较大。
    • 流式写入支持有限：流式写入和小文件合并的支持尚不完善，可能影响实时数据处理效率。
Apache Hudi

  • 优点：

    • 高效的更新和删除：支持高效的 Upsert 和 Delete 操作，适合频繁更新的场景。
    • 流批一体：支持流式写入和批处理，适合实时数据湖场景。
    • 索引优化：提供多种索引机制（如 Bloom Filter、Hash Index），显著提升点查性能。
    • Merge on Read（MoR）：支持实时数据写入和查询，适合低延迟场景。

  • 缺点：

    • 索引维护成本高：使用 Flink State 保存索引可能导致性能下降和存储成本增加。
    • 多引擎兼容性较弱：虽然支持多种引擎，但与 Iceberg 相比，兼容性和优化程度稍逊。

2. 性能对比

查询性能
  • Iceberg：通过 Manifest 文件和列级统计信息优化查询性能，适合大规模数据的高效查询。
  • Hudi：在点查和更新操作上表现优异，但全表扫描性能可能不如 Iceberg。
写入性能
  • Iceberg：写入性能较弱，尤其是更新和删除操作需要重写文件，开销较大。
  • Hudi：写入性能较强，尤其是 Upsert 和 Delete 操作，适合频繁更新的场景。

3. 适用场景

Apache Iceberg
  • 适合场景：
    • 大规模离线数据处理。
    • 需要高并发查询和复杂分区管理的场景。
    • 多引擎混合使用的环境。
Apache Hudi
  • 适合场景：
    • 实时数据湖和流批一体场景。
    • 频繁更新和删除操作的场景。
    • 需要高效点查和低延迟查询的场景。

4. 社区和生态

  • Iceberg：社区活跃，得到 Netflix、Apple、腾讯等大厂支持，生态逐渐成熟。
  • Hudi：社区同样活跃，Uber、字节跳动等公司广泛使用，但在多引擎兼容性和索引优化上仍需改进。

5. 总结

  • Iceberg：更适合大规模离线数据处理和高并发查询场景，但在更新和删除操作上性能较弱。
  • Hudi：更适合实时数据湖和频繁更新的场景，但在索引维护和多引擎兼容性上存在一定局限性。

未来展望

展望未来，预计 Apache Hudi 和 Apache Iceberg 的未来进展将进一步增强其在湖仓环境中管理大型数据集的能力。社区贡献在推动这些开源技术的创新和功能扩展方面发挥着重要作用。随着这些平台根据实际用例和行业需求不断发展，组织可以期待更强大的解决方案，以满足多样化的分析需求。

参考：
https://risingwave.com/blog/apache-hudi-vs-apache-iceberg-a-comprehensive-comparison/
https://new.qq.com/rain/a/20250116A09JYB00
https://blog.csdn.net/marui156/article/details/136214140

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/web/70015.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

JavaScript数组-数组的概念

JavaScript数组-数组的概念

在JavaScript编程中，数组（Array）是一种非常重要的数据结构，它允许我们将多个值存储在一个单独的变量中。数组可以包含任意类型的元素，如数字、字符串、对象甚至是其他数组，并提供了丰富的内置方法来操作这些…
阅读更多...
AcWing 800. 数组元素的目标和

AcWing 800. 数组元素的目标和

题目来源： 登录 - AcWing 题目内容： 给定两个升序排序的有序数组 A 和 B，以及一个目标值 x。 数组下标从 0开始。 请你求出满足 A[i]B[j]x的数对 (i,j)。 数据保证有唯一解。 输入格式 第一行包含三个整数 n,m,x，分别表示 …
阅读更多...
wordpress资讯类网站整站打包

wordpress资讯类网站整站打包

wordpress程序，内置了价值499元的模板.但是有了模板没有全自动采集相信大多数人都搞不懂，目录那么多，全靠原创几乎是不可能的事情，除非你是大公司，每人控制一个板块， 这套源码里面最有价值的应该是这个采集…
阅读更多...
python中的with是做什么的，有什么作用，什么时候需要用到with

python中的with是做什么的，有什么作用，什么时候需要用到with

📌 Python 中的 with 语句：作用 & 什么时候用 1️⃣ with 是干嘛的？ with 主要用来 自动管理资源，确保资源（文件、数据库连接等）在使用完后能自动释放，避免资源泄露问题。 换句话说&…
阅读更多...
浏览器的Cookie 过期时间存储

浏览器的Cookie 过期时间存储

Cookie 是服务器发送到浏览器的小型文本数据，用于跟踪用户状态（如登录信息、偏好设置），存储大小通常限制为 4KB，每个域名下最多允许约 20-50 个 Cookie（不同浏览器不同）。 属性 属性说明示例注…
阅读更多...
hive全量迁移脚本

hive全量迁移脚本

#!/bin/bash #场景：数据在同一库下，并且hive是内部表（前缀的hdfs地址是相同的）#1.读取一个文件，获取表名#echo "时间$dt_jian_2-------------------------" >> /home/hadoop/qianyi_zengliang/rs.txt#…
阅读更多...
进阶——第十六届蓝桥杯嵌入式熟练度练习（开发板捕获频率和占空比）

进阶——第十六届蓝桥杯嵌入式熟练度练习（开发板捕获频率和占空比）

单通道捕获频率 HAL_TIM_IC_Start_IT(&htim2,TIM_CHANNEL_1);HAL_TIM_IC_Start_IT(&htim3,TIM_CHANNEL_1); void HAL_TIM_IC_CaptureCallback(TIM_HandleTypeDef *htim) {if(htim->InstanceTIM2) {cap1HAL_TIM_ReadCapturedValue(&htim2,TIM_CHANNEL_1);TIM2-&…
阅读更多...
Python中如何进行数据库连接？

Python中如何进行数据库连接？

在 Python 中进行数据库连接，不同的数据库需要使用不同的库。下面分别介绍几种常见数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL）的连接方法。 1. 连接 SQLite 数据库 SQLite 是一种轻量级的嵌入式数据库，Python 标准库中自带了sqlite3模块…
阅读更多...
用C语言实现通用排序函数：深入理解指针与函数指针的魅力

用C语言实现通用排序函数：深入理解指针与函数指针的魅力

在C语言的学习与应用中&#xff0c;排序是一个非常基础且重要的算法。今天&#xff0c;我们就来深入探讨如何使用C语言实现一个通用的排序函数&#xff0c;通过这个过程&#xff0c;我们将对指针和函数指针有更深刻的理解。 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<std…
阅读更多...
Deepseek R1模型本地化部署与API实战指南：释放企业级AI生产力

Deepseek R1模型本地化部署与API实战指南：释放企业级AI生产力

摘要 本文深入解析Deepseek R1开源大模型的本地化部署流程与API集成方案&#xff0c;涵盖从硬件选型、Docker环境搭建到模型微调及RESTful接口封装的完整企业级解决方案。通过电商评论分析和智能客服搭建等案例&#xff0c;展示如何将前沿AI技术转化为实际生产力。教程支持Lin…
阅读更多...
使用verilog 实现 cordic 算法 ----- 旋转模式

使用verilog 实现 cordic 算法 ----- 旋转模式

1-设计流程 ● 了解cordic 算法原理&#xff0c;公式&#xff0c;模式&#xff0c;伸缩因子&#xff0c;旋转方向等&#xff0c;推荐以下链接视频了解 cordic 算法。哔哩哔哩-cordic算法原理讲解 ● 用matlab 或者 c 实现一遍算法 ● 在FPGA中用 verilog 实现&#xff0c;注意…
阅读更多...
Python常见面试题的详解7

Python常见面试题的详解7

1. 内置的数据结构有哪几种 Python 中有多种内置的数据结构&#xff0c;主要分为以下几种&#xff1a; 1.1 数值类型 整数&#xff08;int&#xff09;&#xff1a;用于表示整数&#xff0c;没有大小限制。例如&#xff1a;1, -5, 100。浮点数&#xff08;float&#xff09;…
阅读更多...
什么叫以太网？它与因特网有何区别？

什么叫以太网？它与因特网有何区别？

以太网和互联网的定义与区别 以太网&#xff08;Ethernet&#xff09;和互联网&#xff08;Internet&#xff09;是两个不同的概念&#xff0c;虽然它们密切相关&#xff0c;但它们的作用和定义是不同的。 以太网&#xff08;Ethernet&#xff09; 以太网是一个 局域网&…
阅读更多...
教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量

教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量

随着教育科技的飞速发展&#xff0c;教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;和自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中&#xff0c;如何…
阅读更多...
VScode内接入deepseek包过程（本地部署版包会）

VScode内接入deepseek包过程（本地部署版包会）

目录 1. 首先得有vscode软件 2. 在我们的电脑本地已经部署了ollama&#xff0c;我将以qwen作为实验例子 3. 在vscode上的扩展商店下载continue 4. 下载完成后&#xff0c;依次点击添加模型 5. 在这里可以添加&#xff0c;各种各样的模型&#xff0c;选择我们的ollama 6. 选…
阅读更多...
docker安装mysql:8.0

docker安装mysql:8.0

1.docker源 目前docker国内的源基本上用不了了&#xff0c;建议去淘宝找一找&#xff0c;我整了一个大概是10R一个月。 2.拉取镜像 docker pull mysql:8.0 3.启动容器 命令如下&#xff1a; docker run \-p 3306:3306 \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD123456 \-v /home/data/mysq…
阅读更多...
作用域链精讲

作用域链精讲

作用域链精讲 1编译阶段1.1分词1.2解析(解析为抽象语法树AST)1.3代码生成 2执行阶段3查询阶段4嵌套机制(这个比较重要)----就近原则5异常5.1计算机为啥要区分LHS和RHS5.2RHS查询5.3LHS查询 6什么是词法作用域7遮蔽效应8变量和函数的声明提升&#xff08;也是预解析&#xff09;…
阅读更多...
4.【线性代数】——矩阵的LU分解

4.【线性代数】——矩阵的LU分解

四 矩阵的LU分解 1. AB的逆矩阵2. 转置矩阵3. ALU3.1 2x2矩阵3.2 3x3矩阵3.3 nxn的矩阵分解的次数&#xff1f; 1. AB的逆矩阵 { ( A B ) ( B − 1 A − 1 ) I ( B − 1 A − 1 ) ( A B ) I ⇒ ( A B ) − 1 B − 1 A − 1 \begin{cases} (AB)(B^{-1}A^{-1}) I\\ (B^{-1}A^…
阅读更多...
Arduino-ESP8266 GPIO（中断或轮询）

Arduino-ESP8266 GPIO（中断或轮询）

检测GPIO高低电平 1. 中断 2. 轮询 gpio.ino // GPIO按键输入 // 监听高电平接线图 // ESP8266 NodeMCU // ┌───────────┐ // │ D1(GPIO5) │──────┤按键一端 // │ │ │ // │ 3V3 │──────┤按键另一端 // └───…
阅读更多...
FPGA简介|结构、组成和应用

FPGA简介|结构、组成和应用

Field Programmable Gate Arrays&#xff08;FPGA&#xff0c;现场可编程逻辑门阵列&#xff09;&#xff0c;是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物&#xff0c; 是作为专用集成电路&#xff08;ASIC&#xff09;领域中的一种半定制电路而出现的&#xff0c…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023