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我们正在将每小时 JSON 数据接收到 HDFS 中。数据大小约为每小时 5-6 GB。
当在最终表中找到匹配记录时，然后更新(或)删除
如果记录在最终数据集中不匹配，则插入记录。
我们已经为 USE 案例尝试了 Hive 合并选项。这需要一个多小时来处理 Hive 中的合并操作。有没有其他替代方法来解决用例。所以基本上每天我们都将 150GB 的数据添加到配置单元中，每隔一天我们必须扫描 150Gb 的数据以查找是否需要更新/插入
对大型数据集执行 Upserts(Hadoop 中的更新和插入)的最佳方法是什么。 hive 或 HBase 或尼菲。什么是流量。
最佳答案
我们正在使用优步的 Hoodie类似用例的库。它使用带有分区和布隆过滤器索引的 spark 库来加快合并速度。它支持 Hive 和 Presto。
DeltaStreamer Tool可用于快速设置和初始测试
关于apache-spark - 更新和插入，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52015270/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！