idisplay，R语言epidisplay

探索idisplayer.exe文件之旅

让我们找到idisplayer.exe文件，单击确定后，您可以使用Windows资源管理器中的快捷方式轻松访问它。如果您不希望在安装过程中打开此文件，请遵循特定的命令操作。为了查看该文件，只需单击"打开"。如果您改变了心意，决定取消操作，也只需单击相应的按钮即可。

一探idisplay的奥秘

通过绑定数据的ID到button上（例如使用tag属性），您可以利用同一个button的点击事件轻松实现操作。这一方式便捷且高效。

二安卓最新版idisplay的进步

在最新版本的mavericks系统中，用户可以充分利用多显示器运行全屏幕应用的功能。新系统的多屏显示几乎无需设置，即插即用。当额外的显示器连接到Mac电脑时，用户会欣喜地看到这一显著进步。特别是在WWDC这样的重要场合，多屏显示技术更是备受瞩目。对于台式机而言，通过同一显卡连接同一显示器使用两根线，系统会将之视为两个显示器，这是第2种方法，也是我目前所使用的。

三谈On Display的技术细节

Init Display First的设定值会因主板不同而有所差异。如果你正在使用pci显示卡、pci express显示卡等，选项也会相应变化。如果设备可正常使用，建议保持默认设置，这样较为稳妥。如果你想进行调整，那么需要选定init display first来设定系统开机时的显示选择。例如，如果选择了pci express显示卡开机，系统会从相应的卡槽（如slot2、slot1等）进行启动。

四论In Display的愿景与实现

揭开Apache Hudi的神秘面纱：数据湖的新纪元与开源的力量

随着Apache Hudi从Apache孵化器的毕业和开源的推动，我们取得了重大进展，将想法提升到整个行业的高度，并通过凝聚的软件堆栈将它们转化为现实。过去一年的激动人心的发展推动了数据湖的进一步主流化，现在让我们从正确的视角看待Hudi，了解它所代表的含义，并成为其发展方向的一部分。我们也要向180多位贡献者致敬，他们在该项目上的辛勤工作，与2000多位独立用户紧密合作，通过slack/github/jira，为Hudi的不断发展贡献了力量。

那么，Hudi是什么？

Hudi也不仅仅是一个事务层。它提供事务以实现删除/更新，但其事务层是围绕事件日志设计的，该日志与一系列内置表/数据服务完美集成。例如，Hudi能够识别已调度的聚簇操作并优化跳过正在聚簇的文件。Hudi还提供了用于数据摄取、ETL等的开箱即用工具。我们始终认为Hudi是在围绕流处理解决数据库问题。实际上，流处理是由日志（捕获/发出事件流、回绕/重新处理）和数据库（状态存储、可更新的接收器）共同启用的。有了Hudi这样的框架，我们可以构建一个支持高效更新和提取数据流的数据库，针对大批量查询进行优化。

博客中，我们为新组件描绘了一幅宏大的蓝图，但我们也热切期待来自社区的新视角和反馈。我们将深入探讨堆栈中的每一层，深入解析它的功能、设计目的和未来发展方向。

“湖存储”是数据储存的新纪元。Hudi巧妙地利用Hadoop FileSystem API与湖存储进行交互，这种兼容性让其从HDFS一路兼容到云存储乃至内存文件系统如Alluxio和Ignite。Hudi内部有一套独特的文件系统封装机制，旨在提供额外的存储优化、性能提升以及完善的指标评估体系。值得一提的是，Hudi巧妙地利用了如HDFS等存储系统的“append”特性，为流式写入提供了便捷的途径，同时避免了文件计数或表元数据激增的问题。尽管目前大部分云或对象存储并不支持这一功能（Azure是个例外），但我们正计划利用主流云对象存储的底层API，在流式摄取延迟时实现对文件计数的精细控制。

文件格式是数据存储的核心。Hudi围绕基本文件和增量日志文件的概念进行设计，将更新或增量数据写入特定的基本文件，称为文件片。这些文件的格式是可插拔的，目前支持Parquet（列访问）和HFile（索引访问）。增量日志则以Avro格式对数据进行编码，以实现更快速的日志记录。未来版本中，我们计划将每种基本文件格式内联到日志块中，根据块大小提供对增量日志的列式访问。不仅如此，我们还计划支持ORC基础/日志文件格式、非结构化数据格式（如自由的json格式、图像），甚至与事件流系统、OLAP引擎以及数仓的分层存储层进行原生文件的集成。

Hudi独特的文件布局方案将基础文件的所有更改编码为一系列块（数据块、删除块、回滚块），这些块经过合并生成更新的基础文件。这一设计本质上形成了一个自包含的重做日志，使得一些有趣的功能得以实装。例如，在数据湖中读取数据时进行的动态编码机制，往往会对同一组记录反复调用散列/加密算法，产生巨大的计算开销。基于Hudi的这种设计，用户可以在日志中保留键的多个预先编码/加密副本，并根据策略分发，从而避免这些额外的开销。

Hudi精心设计了对表/分区中的文件进行分组的方式，并维护了摄入记录的键与现有文件组之间的映射。所有更新都记录在与给定文件组相关的增量日志文件中。这种设计确保了较低的合并开销，与传统的实现如Hive ACID相比具有显著优势。例如，使用uuid作为主键时，传统方法可能因为所有基本文件与增量日志中的记录重叠而导致优化失效。而Hudi的设计理念基于键的快速upserts/deletes，并且只在每个文件组内合并delta日志。这种设计还让Hudi为写入/查询提供了更多的能力，我们将在接下来的内容中详细解释。

面临的关键挑战之一是如何决策快照的过期时间以及控制时间旅行查询的保留时长，以确保查询计划和性能不受干扰。为了解决这一问题，我们计划在Hudi中构建一个跨越表整个历史的索引时间线，支持长时间的回顾窗口。

并发控制是确保数据一致性和系统稳定性的关键。Hudi通过原子写入确保并发操作的正确性，并明确区分写入进程、表服务和读取器三种进程。它提供快照隔离和乐观并发控制（OCC），确保所有进程都在表的一致快照上操作。完全依赖OCC的项目可能会在处理竞争操作时遇到一些问题，如资源浪费或操作开销。想象一下两个写入器进程的场景：一个摄取写入器作业每30分钟生成一次新数据和一个需要2小时才能发出的执行GDPR的删除写入器作业。如果这两个作业在相同的文件上有重叠，删除作业可能会引发冲突并导致资源浪费。我们一直在努力改进并发控制机制，以确保在各种场景下都能提供出色的性能和稳定性。

Hudi作为一种大数据处理工具，在索引、并发控制等方面不断进行创新和优化，以满足不断变化的数据处理需求。我们期待未来能够为广大用户提供更加高效、稳定的数据处理体验。Hudi采用了一种别具一格的方法，深度契合湖的处理事务，这些事务特性通常是长期运行的。它的核心优势在于，能在不阻塞摄取作业的前提下，于后台对删除记录进行异步压缩。这一机制的运作，依赖文件级、日志为基础的并发控制协议，此协议会根据时间线上的起始点来排序操作。

我们正在优化现有的基于 OCC 的实现，旨在提前发现和解决并发写入器的冲突，且这一过程不会消耗过多的 CPU 资源。我们致力于在写入器间引入纯日志基础的非阻塞并发控制，写入器持续写入增量，随后按确定的时序解决冲突。这种设计思路与流处理程序的写入方式相得益彰，其成功之处在于 Hudi 的独特架构，能够将操作排序进有序的事件日志中，事务处理代码则能够明晰操作间的关系和相互依赖。

Hudi提供了一个与Flink或Kafka Streams中的处理器API相似的HoodieRecordPayload接口，允许用户表达任意合并条件，在基本和增量日志记录之间自由切换。这使用户能够执行部分合并，例如仅将更新的列记录到增量日志以提高效率，同时避免每次合并时读取所有基本记录。

Hudi写入器向每条记录添加元数据，其中包括提交时间和序列号（类似于Kafka偏移量），这使得派生记录级别的更改流成为可能。Hudi还使用户能够在摄入数据流中指定事件时间字段，并在时间轴上追踪它们。这些概念在流处理领域有广泛的应用，Hudi包含的每条提交记录的到达时间和事件时间，有助于我们为复杂的增量处理管道建立良好的水印。

忠于其设计目标，Hudi提供了强大的增量查询功能。通过跟踪写入过程中添加的元字段和基于文件组的存储布局，Hudi能够在增量查询中获取较小的数据集，完全解耦数据的写入和查询过程。时间旅行查询基于增量查询实现，能够回溯到时间线的过去某个时间点进行查询。由于Hudi能够确保在任何时间点将主键原子地映射到单个文件组，因此可以在Hudi表上实现完整的CDC功能，提供自时间t以来给定记录的所有可能值的“before”和“after”视图。所有这些功能都是基于每个文件组的本地构建，因为每个文件组都是一个独立的日志。未来的工作中，我们期望将类似debezium的能力引入Hudi，进一步提升其性能与功能。

对于Hudi的表服务，其设计的核心在于确保高性能的表存储布局和元数据管理。为了支持这些功能，Hudi内置了多个表服务，如归档服务、清理服务、压缩服务和聚簇服务等。这些服务都致力于优化表存储、管理元数据以及确保增量查询保留足够的历史记录。

归档服务协调各服务间的工作，如压缩服务等待其他压缩服务在同一文件组上完成操作等。它还负责保留足够的历史记录以供时间线和增量查询使用。一旦事件从时间线上过期，归档服务就会清除湖存储的任何副作用。Hudi的事务管理允许所有这些服务都是幂等的，只需简单的重试即可对故障进行容错处理。

清理服务是增量工作的，它会删除超过保留期限的用于增量查询的文件切片。这为长时间运行的批处理作业（例如HiveETL）留出了足够的时间来完成运行。压缩服务带有内置策略，将基本文件与增量日志文件合并以生成新的基本文件，支持对文件组的并发写入。聚簇服务则类似于BigQuery或Snowflake中的功能，用户可以通过排序键优化查询或控制文件大小。

引导服务是一个重要的部分，它将原始Parquet表一次性零拷贝迁移到Hudi，允许两个管道并行运行进行数据验证。为了满足GDPR合规性等需求场景，清理服务还可以选择性地清理引导后的基本文件。

未来，我们正在寻找有意义的方式来改进和增强表服务。在即将发布的版本中，我们将建立一个更具扩展性的清理模型来处理“部分写入”，通过使用时间轴元服务器注册标记文件的创建来避免全表扫描寻找和删除未提交的文件。这一改进将使Hudi的性能得到进一步提升，更好地满足用户的需求。我们不断探索新的提议和方案，致力于增强数据湖的功能和性能。以下是关于我们的最新进展和未来的规划。

一、数据服务

我们始终致力于让Hudi对常见的端到端用例实现开箱即用。为此，我们对一系列数据服务进行了深度投入，这些服务为特定数据和工作负载提供了功能，位于表服务之上，直接服务于写入器和读取器。

其中，Hudi DeltaStreamer实用程序是我们的一项重要创新。这款工具可以轻松基于Kafka流和湖存储上的不同格式文件构建数据湖。它不仅支持多种主流系统源，如RDBMS、其他数仓的JDBC源、Hive源等，还能自动管理检查点，跟踪源检查点作为目标Hudi表元数据的一部分。DeltaStreamer还集成了Confluent等主要的Schema注册表，并提供了检查点转换等实用功能。这款工具还支持重复数据删除、多级配置管理、内置转换器等功能，足以用于生产级的增量管道部署。

除了DeltaStreamer，我们还拥有其他工具，如Spark/Flink流写入器，能够以连续模式运行，自动管理表服务。Hudi还提供了多种方式来导出、导入新表，并向Http端点或Kafka提供关于表提交操作的通知，这些通知可用于数据分析或在工作流管理器中构建数据传感器以触发管道。

展望未来，我们计划推出多表写入器实用程序，该实用程序能在单个大型Spark应用程序中摄取整个Kafka集群。我们还致力于增强由多源流触发的delta streamer实用程序及其SQL转换器，并大规模解锁物化视图。我们还将带来一系列转换器以执行数据处理或监控，并扩展对Hudi表中数据输出到其他外部接收器的支持。我们的目标是合并FlinkStreamer和DeltaStreamer为一个跨引擎的内聚实用程序。我们将不断改进现有源并添加新的源。

二、时间线元数据服务

在湖存储上保存和提供表元数据是可扩展的，但与可扩展的元数据服务器的性能相比，仍有提升空间。为此，Hudi提供了一个名为“时间线服务器”的元数据服务器，它为Hudi表的元数据提供了可替代的后备存储方案。目前，时间线服务器内嵌在Hudi写入器进程中运行，我们正在考虑拆分其进行独立部署以支持水平扩展等功能。

三、湖缓存

数据湖在更快的写入和出色的查询性能之间需要权衡。Hudi已经包含了一些有助于构建缓存层的设计元素。通过将缓存层与事务性的湖存储如Hudi更紧密地集成在一起，所有查询引擎都能共享和分摊缓存成本并支持更新/删除操作。我们期待建立可以跨所有主要引擎工作的缓冲池，为湖建立一个强大的缓冲系统。

我们始终在寻求创新和完善，致力于提udi的性能和功能，以满足不断变化的数据需求。我们欢迎社区成员的参与和贡献，共同推动数据湖技术的发展。博客文章介绍Apache Hudi宏伟蓝图

未来的几周或几个月内，我们将推出一系列深入探讨Hudi堆栈各层面的博客文章。我们将围绕这些主题，对我们的文档进行大规模的重构与更新，各位感兴趣的朋友，敬请期待。

作为这个领域的一员，我们面临着许多深刻而开放的问题，并致力于思考如何解决这些问题。我们的目标是将流处理和数据湖结合起来，同时兼顾扩展性与简洁性。在这个过程中，社区的力量至关重要。我们积极与社区伙伴携手，共同面对并解决这些挑战。

Hudi的愿景远不止于解决现有的技术问题，而是迈向一个更为广阔、充满挑战的未来。如果你对这些挑战感到兴奋，也想为那个激动人心的未来付出努力，那么请加入我们。

在这个充满机遇的时代，Hudi正致力于打造一个更加高效、灵活的数据处理平台。我们深知，只有与社区共同努力，才能实现这个宏伟的目标。我们诚挚地邀请各位同行，一起探索未知、迎接挑战、共创未来。

探索Uber的大数据世界：Hadoop上的增量处理之旅

在数字化时代，大数据成为驱动企业发展的重要引擎。近日，Uber的大数据平台引起了广泛关注。作为技术领域的佼佼者，Uber一直在探索如何更有效地处理和管理大规模数据。今天，我们将深入了解Uber在Hadoop上实施增量处理的案例。

随着业务的快速发展，数据处理面临诸多挑战。为此，Uber选择采用Apache Hadoop作为数据处理的基石。Hadoop的分布式文件系统（HDFS）为Uber提供了一个可靠、可扩展的数据存储解决方案。

为了实现更高效的增量处理，Uber选择了Apache Flink作为流处理框架。Flink的批处理和流处理功能使得Uber能够实时地处理大规模数据，从而做出更智能的决策。

除了Hadoop和Flink，Uber还采用了其他一系列技术来构建其大数据平台。例如，Apache Hudi是一个用于处理大规模数据集的开源库，为Uber提供了高性能的数据存储和查询功能。Confluent的Kafka在Uber的数据流中扮演了重要角色，为实时数据流提供了强大的支持。

在构建大数据平台的过程中，Uber充分利用了各种技术资源。从Apache软件基金会的支持，到Google Cloud的实时数据流处理，再到LinkedIn分布式系统的深入理解，这些都为Uber提供了强大的技术支持。Uber还积极利用开源社区的力量，与Apache Hudi等项目的贡献者紧密合作，共同推动技术的进步。

流式数据湖平台——一场视觉盛宴

链接：

在这个数字化时代，数据湖平台已成为众多企业和开发者的心头好。今天，我们将一同走进流式数据湖平台的世界，感受它带来的震撼与魅力。

想象一下，墙上的每一处空间都成为一个展览的展台，展示着我们心爱之物的精彩瞬间。其中，最引人注目的焦点便是那幅我女儿的画作。她的笔触灵动，色彩绚丽，让人仿佛置身于童话世界。这就是“五display”，一个充满活力和创造力的词汇。

在这里，“display”不仅仅意味着展示或陈列，更代表着一种展现方式的艺术。它如同数据湖平台上的一个个数据点，汇聚成一幅幅绚丽多彩的画卷。每一幅画作都承载着故事和情感，每一个数据点都代表着一种信息和价值。它们通过展示，让我们感受到世界的多样性和复杂性。

墙上的画作是静态的，但数据湖平台却是动态的。它如同一个巨大的信息流，不断地汇聚、处理、分析数据。这些数据如同画作中的色彩和线条，交织成一幅幅美丽的画面。通过数据湖平台，我们可以更加直观地了解数据的动态变化，从而更好地做出决策和预测。

在这个流式数据湖平台上，我们可以感受到数据的流动之美和无限潜力。它如同展览中的艺术品，让我们感受到创新和创造力。通过这个平台，我们可以更加深入地了解数据的本质和价值，让数据成为我们生活和工作中的得力助手。

流式数据湖平台如同一场视觉盛宴，让我们感受到数据的魅力和力量。通过“五display”，我们不仅可以展示我们的成果和创意，还可以发现更多的可能性和机遇。让我们一起探索这个令人兴奋的世界，让数据成为我们前进道路上的指南针。