大数据工具之Trino简介不少人没有听说过Trino，但绝大多数人都听说过Presto，一个基于JVM的MPP计算引擎，Presto是一个高性能的、分布式的大数据SQL查询引擎。诞生于Facebook(脸书)，扬名于Linux基金会！官网：https://trino.io/广告词：ConnectEverything(别人总结的，自己的有点长)从字面意思可以看到它支持的数据源应该是没有限制的，例如：Hadoop、AWSS3、Alluxio、MySQL、Cassandra、Kafka、ES、Kudu、MongoDB、MySQL等等，一句话，就是在市面能看到的存储，它基本上都支持。Trino没有自己
在中大型公司，由于对Trino源码的定制魔改量越来越大，会随着时间推移而增大出现冷门bug的概率，所以需要建立一套自动测试机制，在魔改源码合入主分支时可以自动触发testcase，通过特定单测的执行失败，来更清晰的判断是否过去的魔改涉及到了不符合社区源码原本假设的部分，并对魔改后的情况不一致进行修正。 GitlabRunner正好可以提供这样的机制，提升更早发现源码改动问题的效率。一、安装并注册GitlabRunnerGitlabRunner相当于Gitlab服务在另一个机器上的分布式slave节点，用于接收Gitlab主服务所在机器的任务并执行，并将执行结果汇报回Gitlab主服务节点。首先
1.社区发展现状项目ApacheIcebergApacheHudiApachePaimon开源时间2018/11/62019/1/172023/3/12LicenseApache-2.0Apache-2.0Apache-2.0GithubWatch1481.2k70GithubStar5.3k4.9k1.7kGithubFork1.9k2.3k702Githubissue(Open)898481263Githubissue(closed)20542410488GithubOpenPR(Open)56544982GithubOpenPR(Closed)624073782049Committers
Iceberg从入门到精通系列之二十四：SparkStructuredStreaming一、StreamingReads二、StreamingWrites三、Partitionedtable四、流表的维护Iceberg使用ApacheSpark的DataSourceV2API来实现数据源和目录。SparkDSv2是一个不断发展的API，在Spark版本中提供不同级别的支持。一、StreamingReadsIceberg支持处理从历史时间戳开始的Spark结构化流作业中的增量数据：valdf=spark.readStream.format("iceberg").option("stream-fr
1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下，1.首先我们从Mysql数据中使用Flink通过Binlog完成数据的实时采集2.然后再Flink中创建Iceberg表，Iceberg的元数据保存在hive里3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表4.在通过Doris统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表
Iceberg从入门到精通系列之二十二：SparkDDL一、SparkDDL二、SparkDDL-创建表三、SparkDDL-PARTITIONEDBY四、SparkDDL-CREATETABLE...ASSELECT五、SparkDDL-REPLACETABLE...ASSELECT六、SparkDDL-DROPTABLE七、SparkDDL-ALTERTABLE1.ALTERTABLE...RENAMETO2.ALTERTABLE...SETTBLPROPERTIES3.ALTERTABLE...ADDCOLUMN4.ALTERTABLE...RENAMECOLUMN5.ALTERTABL
目录ApacheIceberg介绍1.ApacheIceberg-表格式2.Iceberg表的组成3.Iceberg表的ACID特性4.IcebergEvolutionSpark读写Iceberg1.Spark写Iceberg表2.Spark读Iceberg表3.Iceberg文件过滤4.MOR-Position/EqualityDelete5.Upsert-COW6.Upsert-MORIceberg生产实践1.挑战1-宽表2.挑战2-schema变动频繁3.挑战3-Schema变动影响文件过滤4.基于Schema过滤文件5.其余优化项数据治理服务1.数据治理服务总览2.ExpireSnap
当前随着企业内外部数据源的不断扩展和积累，数据呈现出大规模、多样化、质量参差不齐等显著特征。如何有效激活这些结构复杂且类型多样的数据资产，挖掘其深层价值，已成为众多企业亟待解决的实际挑战。袋鼠云数栈作为新一代一站式大数据基础软件，其核心优势在于不仅提供了快速便捷、易于上手的底层数据开发模块，更推出了涵盖质量、标签及指标等上层偏业务功能模块。这些模块旨在实现对数据质量的有效校验、提升数据加工处理效能以及规范检索流程，从而赋能最上层的业务人员进行自主分析与直观展示。因此，在技术选型过程中，关键一步便是选择一款集数据ETL、联邦比对、Ad-hoc查询以及报表展示等一系列功能于一体的全能型底层计算引擎
当前随着企业内外部数据源的不断扩展和积累，数据呈现出大规模、多样化、质量参差不齐等显著特征。如何有效激活这些结构复杂且类型多样的数据资产，挖掘其深层价值，已成为众多企业亟待解决的实际挑战。袋鼠云数栈作为新一代一站式大数据基础软件，其核心优势在于不仅提供了快速便捷、易于上手的底层数据开发模块，更推出了涵盖质量、标签及指标等上层偏业务功能模块。这些模块旨在实现对数据质量的有效校验、提升数据加工处理效能以及规范检索流程，从而赋能最上层的业务人员进行自主分析与直观展示。因此，在技术选型过程中，关键一步便是选择一款集数据ETL、联邦比对、Ad-hoc查询以及报表展示等一系列功能于一体的全能型底层计算引擎
系列专题：数据湖系列文章1、数据湖框架 如前面几篇文章所述，目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：DeltaLake、ApacheIceberg和ApacheHudi。1、DeltaLake：DataBricks公司推出的一种数据湖方案， 网址：https://delta.io/2、ApacheIceberg：以类似于SQL的形式高性能的处理大型的开放式表， 网址：https://iceberg.apache.org/3、ApacheHudi：HadoopUpsertsanDIncrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储，
