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今天小编给大家分享一下Apache Hudi怎么安装配置Alluxio的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
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Alluxio为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
对于用户应用程序和计算框架,Alluxio提供了快速存储,促进了作业之间的数据共享和局部性。当数据位于本地时,Alluxio可以以内存速度提供数据;当数据位于Alluxio时,Alluxio可以以计算集群网络的速度提供数据。第一次访问数据时,只从存储系统上读取一次数据。为了得到更好的性能,Alluxio推荐部署在计算集群上。
对于存储系统,Alluxio弥补了大数据应用与传统存储系统之间的差距,扩大了可用的数据工作负载集。当同时挂载多个数据源时,Alluxio可以作为任意数量的不同数据源的统一层。
Alluxio可以被分为三个部分:masters、workers以及clients。一个典型的设置由一个主服务器、多个备用服务器和多个worker组成。客户端用于通过Spark或MapReduce作业、Alluxio命令行等与Alluxio服务器通信。
Apache Hudi使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据,同时它还提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。这两种原语分别是:
参考官网安装搭建alluxio环境
在hudi可以加载到的cores-site.xml 文件里面追加此配置
fs.alluxio.impl
alluxio.hadoop.FileSystem
将此依赖添加进工程pom.xml
org.alluxio
alluxio-shaded-client
2.2.1
用户可以把jar包放在spark可以加载的地方或者通过以下方式引入
--jars alluxio-shaded-client-2.2.1.jar
这时只需要把数据写入alluxio即可,使用deltastreamer的使用需要如下配置
--target-base-path alluxio://........
完成上述步骤就已经完成了把hudi数据写入了alluxio的工作。事实上这个时候数据还未从hdfs加载到alluxio,需要查询一次即可;查询不同的hudi视图方式
spark.read.format("org.apache.hudi").option(xxx).load("alluxio://")
验证在未进行查询的时候数据不会加载进alluxio,in-alluxio是0%,当进行一次查询之后数据从hdfs加载进alluxio,in-alluxio大于0%。
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