Apache Hudi 从零到一：揭秘类聚和空间填充曲线（六）

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导读   本文介绍了 Apache Hudi 从零到一：揭秘类聚和空间填充曲线（六） 。 本文翻译自原英文博客 https://blog.datumagic.com/p/apache-hudi-from-zero-to-one-610 。 主要内容包括以下几个部分： 1.  概述 2.  聚类工作流 3.  优化布局策略 4.   回顾 分享嘉宾｜许世彦 Onehouse 开源项目负责人 编辑整理｜张阳 出品社区｜ DataFun 在 上一篇文章 中，我们讨论了表服务的概念，包括压缩、清理和索引。现在，让我们继续深入探讨聚类(Clustering)服务。 01 概述 聚类在机器学习中是一种将数据点分门别类的技术，它能够揭示数据集中隐藏的结构。许多聚类算法通过特定的方法来衡量数据点之间的距离，从而确定它们属于哪个群体。在数据存储领域，我们可以把记录看作数据点，把物理文件看作群体。这样，聚类过程就像是把“相近”的记录归入同一个文件。这自然引出了两 ………………………………