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《Hudi实战ACID事务管理Delta Lake Compaction工程实战》
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Hudi实战ACID事务管理
📚 共计 30 章节
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01
Hudi前世今生
数据湖概念、Hudi起源与定位、Hudi vs Delta Lake vs Iceberg。
数据湖
对比
02
核心概念
Copy-on-Write vs Merge-on-Read、Timeline架构、FileGroup与FileSlice。
存储模型
架构
03
ACID基础
事务的ACID特性、Hudi如何实现原子性与隔离性、乐观锁机制。
事务
乐观锁
04
写入事务
upsert流程详解、commit与instant机制、写冲突处理。
写入
冲突
05
读取事务
Snapshot查询、Incremental查询、Read Optimized查询。
查询模式
快照
06
事务隔离级别
Snapshot Isolation原理、MVCC实现、并发控制策略。
隔离性
MVCC
07
Compaction机制
Compaction触发条件、Compaction策略配置、异步Compaction实战。
合并
异步
08
Clustering服务
数据布局优化、Clustering策略、与Compaction的区别。
布局优化
策略
09
Hive同步
Hive Metastore集成、同步模式配置、分区同步问题排查。
Hive
元数据
10
Spark写入
DataFrame写入Hudi、Bulk Insert模式、Delta Streamer使用。
Spark
批量
11
Flink集成
Flink SQL写入、CDC入湖、Exactly-Once语义保证。
Flink
CDC
12
Presto/Trino查询
查询引擎配置、性能调优、时间旅行查询。
Presto
时间旅行
13
事务日志管理
Timeline日志清理策略、归档机制、日志保留时长配置。
日志
归档
14
索引机制
Bloom Filter索引、Global vs Local索引、索引性能对比。
索引
Bloom
15
Schema演进
Schema兼容性规则、字段增删改、Schema变更实战。
Schema
演进
16
小文件问题
小文件产生原因、自动合并策略、Clustering vs Compaction。
小文件
合并
17
数据版本管理
版本保留策略、Rollback机制、Savepoint使用。
版本
回滚
18
性能调优
写入并行度、内存配置、文件大小调优。
性能
调优
19
监控与告警
关键指标采集、Grafana面板、常见异常处理。
监控
Grafana
20
多表事务
跨表一致性、分布式事务挑战、Hudi的解决方案。
多表
分布式
21
数据回滚
Rollback操作详解、回滚对查询的影响、回滚失败处理。
回滚
故障
22
增量ETL
Incremental Pull模式、Change Data Capture、流批一体实践。
增量
ETL
23
数据质量
数据校验机制、Bad Record处理、数据修复工具。
质量
校验
24
安全与权限
表级权限控制、数据加密、审计日志。
安全
权限
25
云原生部署
AWS S3集成、EMR配置、Kubernetes部署。
云原生
K8s
26
高级写入
批量删除、部分更新、预合并模式。
高级
写入
27
高级查询
Time Travel、Metadata Table、File Listing优化。
查询
元数据
28
迁移实战
从Hive迁移到Hudi、从Kafka入湖、历史数据回填。
迁移
实战
29
最佳实践
表设计规范、分区策略、生命周期管理。
规范
设计
30
故障排查
常见错误码、日志分析、社区资源利用。
排查
社区
所属VIP或分类
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