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ByteLake：字节跳动的Apache Hudi实时数据湖平台

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简介：
ByteLake是字节跳动基于Apache Hudi开发的数据湖平台，支持实时数据处理和分析，帮助企业高效管理大规模数据资产。 ByteLake是字节跳动基于Apache Hudi开发的实时数据湖平台。

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  • ByteLake：字节跳动的Apache Hudi实时数据湖平台
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    ByteLake是字节跳动基于Apache Hudi开发的数据湖平台，支持实时数据处理和分析，帮助企业高效管理大规模数据资产。 ByteLake是字节跳动基于Apache Hudi开发的实时数据湖平台。
     
  • Apache Hudi数据湖设计与架构深度解析
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    本课程深入剖析Apache Hudi在数据湖中的设计原理及架构，帮助学员掌握高效的数据管理、优化策略和实践应用技巧。 Apache Hudi（简称：Hudi）使得您能在兼容Hadoop的存储上高效地管理和处理大量数据，并提供了两种核心功能，使除了传统的批处理之外，在数据湖中进行流式处理成为可能。 第一种是更新/删除记录的功能：通过细粒度文件和记录级别的索引，Apache Hudi支持对特定记录进行更新或删除操作。同时，它还确保了写入操作的事务一致性。查询时会基于最后一个提交的数据快照来输出结果。 第二种功能是变更流的支持：Hudi提供了一种获取数据变更的一流方式——可以从给定的时间点开始获取表中所有被插入、更新和删除记录的增量变化，并解锁新的查询方法（类别）。 这两种原语相互配合，从而在基于分布式文件系统的抽象之上实现了高效的流式/增量处理能力。
     
  • Hudi：大数据的增量与实时处理
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    Hudi（HUDI）是一种开源的数据管理技术，专为简化大型数据集的更新和维护而设计。它支持高效的大规模数据集的插入、更新和删除操作，并且能够轻松地将静态数据湖转变为动态、交互式数据源，使大数据处理更为灵活与实时。 阿帕奇·胡迪（Apache Hudi）发音为Hoodie，代表Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它管理大型分析数据集的存储在DFS（云存储、HDFS或任何与Hadoop FileSystem兼容的存储）上。 其主要特征包括： - 快速插入索引支持Upsert - 通过回滚机制提供原子性发布和作者与查询之间的快照隔离 - 数据恢复时使用保存点管理文件大小，布局行及列数据，并异步压缩以优化性能。 - 时间轴元数据用于追踪血缘关系。 - 聚类功能可以优化数据湖的结构。 Hudi支持以下三种类型的查询： 1. 快照查询：采用基于列和基于行存储方式的组合提供实时快照视图； 2. 增量查询：为变更流提供在特定时间点之后插入或更新的数据记录； 3. 读取优化查询：通过纯列式存储，以卓越性能执行快照查询。 欲了解更多关于Hudi的信息，请从源代码构建Apache Hudi。
     
  • Hudi数据湖操作指南与示例代码
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    《Hudi数据湖操作指南与示例代码》是一份详尽的手册，旨在引导读者掌握Hudi在数据湖中的应用技巧，并通过实例代码展示实际操作方法。 在构建数据仓库的过程中，大多数大数据企业采用Lambda架构——即一条离线数仓链路与一条实时数仓链路并行运行。对于那些需要处理大量实时业务的公司来说，Kappa架构成为一种选择；然而，即便如此，这些公司在某些情况下仍然会进行离线的数据处理。因此，在实际操作中也会出现将Lambda和Kappa两种架构结合使用的情况。 不同的数据仓库构建方式各有优缺点。批处理与流式数据在效率上的差异决定了针对这两类数据应采取不同策略以实现高效分析。未来，随着技术的发展，我们预计会看到一种趋势：即采用统一的框架来同时管理批量及实时的数据；相应地，在存储层面也需要达到一致的标准——也就是所谓的“批流一体”。为了满足这一需求，我们需要寻找既能处理海量批处理数据又能支持高效实时数据分析的技术。 在这种背景下，“数据湖”技术应运而生。Hudi是其中一种典型的数据湖解决方案，它能够同时应对批量与流式数据的存储，并且还具备高效的OLAP分析查询能力。这份资料将帮助你深入了解为什么要使用数据湖技术、Hudi的时间线管理机制、文件格式及索引特性、不同类型的表设计以及如何将Hudi与Spark和Flink等框架进行整合。 如果你在学习或工作中遇到批流一体化的数据处理场景，并且正在考虑采用何种技术，则这份资料会对你有所帮助。通过它，你能够快速掌握并实践数据湖技术的应用。
     
  • 字节跳动对Flink的应用实践.pdf
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    该论文详细介绍了字节跳动在大数据处理领域中使用Apache Flink的实际经验和技术细节，包括挑战与解决方案。 Flink在字节跳动的实践.pdf 演讲者：邹丹 公司：字节跳动 职位：大数据工程师
     
  • 开源数据湖选项比较：Hudi、Delta、Iceberg的深度分析
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    本文章深入探讨了三大主流开源数据湖技术——Hudi、Delta和Iceberg的核心特性与应用场景，旨在为读者提供全面的技术选型参考。 由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，因此由其背后的商业公司Databricks推出的Delta Lake显得格外引人注目。而Apache Hudi是由Uber的工程师为满足内部数据分析需求设计的数据湖项目，它提供的快速更新、删除以及合并等功能精准地解决了广大用户的需求痛点。加上该项目成员积极进行社区建设，如技术细节分享和国内社区推广等措施，也逐渐吸引了更多潜在用户的关注。相比之下，Apache Iceberg目前看起来略显平淡一些，在社区关注度上暂时不及Delta Lake，并且功能也不及Hudi丰富。
     
  • Apache Paimon 数据湖中文指南
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    《Apache Paimon数据湖中文指南》是一本全面介绍Apache Paimon技术的数据管理书籍，深入浅出地讲解了如何利用Paimon构建和维护高效、灵活的数据湖系统。 Apache Paimon 作为新一代的数据湖技术正迅速受到众多企业的欢迎与采用。相比 Apache Hudi，Paimon 在性能方面具有一定的优势，并且运维成本也显著降低。本段落重点讨论以下几个方面的内容： 1. 如何实现 Paimon 与其他主流计算引擎的集成，包括 Flink、Spark、Hive 和 Trino 等； 2. Apache Paimon 的底层工作原理； 3. 对 Apache Paimon 参数进行调优的方法； 4. 提升 Apache Paimon 性能以及故障处理的相关技巧。 通过学习本教程，读者将对 Paimon 有更深入的了解，并为在线使用数据湖甚至实现“湖仓一体”架构打下坚实的基础。
     
  • 基于Cocos Creator的消除类游戏源码，支持微信和字节跳动平台
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    这是一款使用Cocos Creator开发的消除类游戏完整源代码，兼容微信与字节跳动平台，适合开发者学习研究及二次开发。 这款游戏包含了三消类游戏的核心玩法、微信排行榜功能、视频广告以及分享机制，并且还支持抖音的录屏分享等功能。玩家下载后可以顺畅运行，没有遇到任何bug。欢迎各位同学交流学习。
     
  • 字节跳动《Git学习手册》
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    《Git学习手册》是由字节跳动团队编写的实用教程，旨在帮助读者掌握版本控制系统Git的核心概念和操作技巧，适合编程初学者及专业人士阅读。 字节跳动发布了《Git 学习手册》，完整版 PDF 现已开放下载。
     
  • 字节跳动面试题目.pdf
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    《字节跳动面试题目》是一份汇集了应聘者在申请字节跳动公司职位时可能遇到的各种面试题目的文档。该文档涵盖技术、产品和运营等多个领域，旨在帮助求职者更好地准备面试过程中的各种挑战。 字节跳动视频面试试题记录与解析