Uber基于Apache Hudi增量 ETL 构建大规模数据湖
Uber 的全球数据仓库团队使用统一的、 PB 级、集中建模的数据湖使所有 Uber 的数据民主化。数据湖由使用维度数据建模技术[1]开发的基础事实、维度和聚合表组成，工程师和数据科学家可以自助方式访问这些表，为 Uber 的数据工程、数据科学、机器学习和报告提供支持。因此，计算这些表的 ETL（提...
Uber基于Apache Hudi构建PB级数据湖实践
1. 引言从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线，在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年，Uber开发了增量处理框架Apache Hudi，以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后，我们开源了该解决方案，以使得其他有需要的组织也可以利...
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