Давайте поговорим о решениях для обновления данных в рамках больших данных: COW, MOR, MOW.
Давайте поговорим о решениях для обновления данных в рамках больших данных: COW, MOR, MOW.

В рамках больших данных существуют три часто используемые стратегии обновления данных:

COW: копирование при записи, копирование при записи;

MOR: слияние при чтении, слияние при чтении;

MOW: слияние при записи, слияние при записи;

В платформах хранилищ озер данных, таких как Hudi, первые два обычно используются для реализации обновлений данных. Дорис в основном использует последние два для обновления данных.

COW

При записи данных создается копия исходной копии, поверх нее добавляются новые данные и создается новая версия файла данных. Файл новой версии включает в себя записи из файла старой версии, а также записи из входящего пакета (все самые последние).

Запрос на чтение данных считывает самую последнюю полную копию, что аналогично идее MVCC Mysql.

В библиотеке классов Java есть CopyOnWriteArrayList, а внутренний механизм дочернего процесса Linux также реализован через COW. Можно сказать, что COW — это широко используемое решение для обновления данных.

MOR

Вновь вставленные данные сохраняются в дельта-журнале, и дельта-журнал периодически объединяется с файлом данных паркета. При чтении данных дельта-журнал будет объединен со старым файлом данных.

Этот процесс слияния, как правило, представляет собой реализацию многосторонней сортировки слиянием: повторяющиеся ключи объединяются во время запроса, и выполняются операции агрегирования. Более высокая версия ключа перезаписывает более низкую версию ключа и, в конечном итоге, только ту, у которой есть. самая высокая версия возвращается пользователю.

В hudi тип хранения таблиц данных в основном MOR, ссылка: Типы хранения Hudi-Table и сравнение

MOW

Перезаписанные и обновленные данные будут помечены и удалены, а новые данные будут записаны в новый файл. Во время запроса все данные, помеченные для удаления, будут отфильтрованы на уровне файла, а прочитанные данные будут самыми последними, что исключает процесс агрегации данных при слиянии во время чтения и может поддерживаться во многих случаях. .

Я не нашел соответствующей информации о других платформах больших данных. Это приложение в основном работает с уникальной моделью данных Дорис, то есть обновление данных в рамках уникальной модели данных осуществляется через MOW.

План реализации MOW Дорис: Удалить + Вставить. То есть при записи данных перезаписанный ключ находится по индексу первичного ключа и помечается для удаления. Обратитесь к решению, предложенному Microsoft SQL Server, в статье «Аналитическая обработка в реальном времени с помощью SQL Server», опубликованной на VLDB в 2015 году.

Delete + Insert

В этом документе предлагается удалить старую метку данных при записи данных (с использованием структуры данных «Удалить растровое изображение») и записать новые данные в Delta Store. При запросе базовые данные, «Удалить растровое изображение» и данные в Delta Store будут объединены. , Получите последние данные. Общий план показан на рисунке ниже.

Преимущество состоит в том, что любой действительный первичный ключ существует только в одном месте (либо в базовых данных, либо в дельта-хранилище), что позволяет избежать использования большого количества сортировки слиянием во время процесса запроса и в то же время различного богатства в базовых данных. data Индекс хранения столбца по-прежнему действителен.

Проще говоря, процесс обработки слияния при записи выглядит следующим образом:

  1. для каждого предмета Ключ, найди его в Base Местоположение в данных (rowsetid + segmentid + номер строки)
  2. если Key Если существование сохранено, отметьте строку данные удалить. Отметьте удаленную информационную запись существующую. Delete Растровое изображение, каждое из которых Segment Есть соответствующий Delete Bitmap
  3. Запишите обновленные данные в новые. Rowset середина,завершить дела,Сделать новые данные видимыми (с возможностью запроса)
  4. При запросе читайте Delete Bitmap,Отфильтровать строки, помеченные для удаления,Возвращаются только действительные данные

Подвести итог

Причина этой статьи,В основном я хочу обновить часто используемое решение под большими данными (квази-реального времени/реального времени).,Ведь решение универсально,Только методы реализации будут другие.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose