Hudi 数据湖可以维护很多张表，与 Hive 类似，数据存储在 HDFS 不同的目录结构中。Hudi 维护了表在不同时刻执行的所有操作的 Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。Timeline 是 HUDI 用来管理提交（commit）的抽象，每个 commit 都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。

云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基 础设施和声明式 API这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。云原生计算基金会（CNCF）致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统，来推广云原生技术。

Iceberg 支持分区来加快数据查询。在 Iceberg 中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg 中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。在 Hive 中也支持分区，但是要想使分区能加快查询速度，需要在写 SQL 时指定对应的分区条件过滤数据，在 Iceberg 中写 SQL 查询时不需要再 SQL 中特别指定分区过滤条件，Iceberg 会

导读：Gartner 用主动元数据市场指南取代元数据管理魔力象限，预示着什么？到底什么主动元数据管理？欢迎聪明的读者自己去文中探索。2022 年的元数据管理已走过 20 多个年头。而这一年，元数据管理正处于变革转型的风口浪尖。这一变化预示着什么？现代数据堆栈中即将产生一种处理元数据的新方法。无论您每天处理千字节还是兆字节的数据，您都可能想知道这究竟意味着什么。这篇文章，笔者将尝试解答这些问题并预测

这里有个真实的案例。然后这样的话，你大量的时间是在访问热数据 index，热数据可能就占总数据量的 10%，此时数据量很少，几乎全都保留在 filesystem cache 里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 es 中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将

以上 python 文件就是 Airflow python 脚本，使用代码方式指定 DAG 的结构。

Airflow 我们可以构建 Workflow 工作流，工作流使用 DAG 有向无环图来表示，DAG 指定了任务之间的关系，如下图：Airflow 架构图如下：Airflow 在运行时有很多守护进程，这些进程提供了 airflow 全部功能，守护进程包括如下：webserver：WebServer 服务器可以接收 HTTP 请求，用于提供用户界面的操作窗口，主要负责中止、恢复、触发任务；监控任务；

以上 python 文件就是 Airflow python 脚本，使用代码方式指定 DAG 的结构。

Airflow 是基于 Python 的，就是 Python 中的一个包。安装要求 Python3.6 版本之上，Metadata DataBase 支持 PostgreSQL9.6+，MySQL5.7+，SQLLite3.15.0+。

Airflow 采用 Python 语言编写，提供可编程方式定义 DAG 工作流，可以定义一组有依赖的任务，按照依赖依次执行， 实现任务管理、调度、监控功能。另外，Airflow 提供了 WebUI 可视化界面，提供了工作流节点的运行监控，可以查看每个节点的运行状态、运行耗时、执行日志等。也可以在界面上对节点的状态进行操作，如：标记为成功、标记为失败以及重新运行等。在 Airflow 中工作流上每