课程介绍

本课程旨在帮助零基础学员从头开始学习和掌握数据湖架构开发技术，重点关注最新的 Delta Lake 技术。通过深入浅出的讲解、丰富的案例演示和动手实践，学员将掌握构建和管理可扩展、可靠的数据湖所必需的知识和技能。

课程目标

了解数据湖的基本概念和优势
掌握 Delta Lake 的架构和功能
学习如何使用 SQL 和 Python 操作 Delta Lake 表
掌握数据湖的最佳实践和设计模式
了解数据湖中的安全性、治理和元数据管理

课程内容

模块 1：数据湖基础

数据湖概述
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)
Hive 及其局限性

模块 2：Delta Lake 简介

Delta Lake 架构和特性
Delta Lake 与 Hive 的比较

模块 3：使用 Delta Lake

使用 SQL 查询 Delta Lake 表
使用 Python 操作 Delta Lake 表
数据合并和更新

模块 4：数据湖最佳实践

数据湖设计模式
数据湖治理和元数据管理
数据湖中的安全性

模块 5：高级主题

时空数据处理
流式数据处理
云数据仓库集成

受众对象

本课程适合以下人群：

数据工程师
数据科学家
大数据开发人员
对数据湖架构开发感兴趣的初学者

讲师介绍

本课程由经验丰富的行业专家授课，拥有多年的数据湖开发经验，并对 Delta Lake 技术有深入的了解。

课程特色

最新技术：重点关注最新的 Delta Lake 技术
动手实践：大量动手实践练习，让学员掌握实际技能
案例演示：通过真实案例演示，帮助学员理解概念和应用
技术支持：提供在线技术支持，解答学员的疑问和提供指导

课程收获

完成本课程后，学员将能够：

构建和管理可扩展、可靠的数据湖
熟练使用 Delta Lake 技术处理大数据
遵循数据湖最佳实践和设计模式
理解数据湖中的安全性、治理和元数据管理概念

课程目录

/14-140-黑马-小白从零快速掌握数据湖架构开发（最新技术Delta Lake）/
│├─01-第一章
│├─02-第二章
│├─03-第三章
│├─04-第四章
│├─05-第五章
│├─06-第六章
│├─07-第七章
│├─08-第八章
│├─09-第九章
│├─10-第十章

详细目录

01-第一章/
│├─00-课程目标.mp4 3.8MB
│├─01-1-1-企业的数据困扰.mp4 83.6MB
│├─01-1-2-补充-结构化-半结构化-非结构化数据.mp4 44.7MB
│├─01-2-数据湖的概念.mp4 50.1MB
│├─01-3-数据湖-数仓-数据集市的区别.mp4 81MB
02-第二章/
│├─02-1-写时模式和读时模式.mp4 7.8MB
│├─02-2-3种常见的数据湖实现方案.mp4 155.7MB
│├─02-3-数据湖对企业的价值.mp4 35.8MB
│├─02-4-数据湖概念的总结.mp4 75.4MB
│├─02-5-数据湖的4个设计原则.mp4 73.4MB
03-第三章/
│├─03-Lambda架构的简单介绍.mp4 358.8MB
04-第四章/
│├─04-数据湖的核心以及和普通大数据分析平台的不同.mp4 229.8MB
05-第五章/
│├─05-1-DeltaLake的简介和重点特性解读.mp4 182.5MB
│├─05-2-DeltaLake的使用形式.mp4 78.9MB
06-第六章/
│├─06-1-DeltaLake创建表-读取表-覆盖表操作.mp4 21.8MB
│├─06-2-DeltaLake有条件更新和合并操作.mp4 88MB
│├─06-3-DeltaLake的数据版本控制.mp4 92MB
│├─06-4-DeltaLake的事务日志.mp4 126.5MB
07-第七章/
│├─07-1-DeltaLake表分区和追加.mp4 123.4MB
│├─07-2-DeltaLake-Schema验证.mp4 242MB
│├─07-3-DeltaLake-更新和删除对Parquet数据文件的影响.mp4 173.8MB
│├─07-4-DeltaLake-vacuum方法.mp4 224.2MB
│├─07-5-DeltaLake-表常用工具和阶段总结.mp4 175.4MB
08-第八章/
│├─08-1-DeltaLake-事务日志概念回顾.mp4 140MB
│├─08-2-DeltaLake-Schema演化相关概念回顾.mp4 62.1MB
│├─08-3-DeltaLake-最佳实践和总结.mp4 204.3MB
09-第九章/
│├─09-1-案例需求分析.mp4 11.8MB
│├─09-2-1-基础数据（中间数据）的准备.mp4 383.6MB
│├─09-2-2-基础数据增加新列.mp4 112.2MB
│├─09-2-3-统计每小时TOP10热门查询关键词.mp4 455.3MB
│├─09-2-4-统计全天热门TOP100查询关键词.mp4 251MB
│├─09-2-5-导出数据为普通parquet文件.mp4 63.3MB
│├─09-3-第九章总结.mp4 23.7MB
10-第十章/
│├─10-1-1云平台的基础概念.mp4 153.6MB
│├─10-1-2-两类云平台和主流公有云平台介绍.mp4 59.1MB
│├─10-1-3-IaaS-PaaS-SaaS的概念.mp4 54.7MB
│├─10-1-4-云平台对企业的意义.mp4 58.3MB
│├─10-2-1-AWS-S3简介.mp4 147MB
│├─10-2-2-AWS-Athena分析框架简介.mp4 114.7MB
│├─10-2-3-AWS-EMR-集群模式介绍.mp4 411.1MB
│├─10-2-4-AWS-EMR-步骤运行模式介绍.mp4 287.7MB
│├─10-2-5-AWS-Glue-ETl-简单介绍.mp4 287.7MB
│├─10-2-6-AWS-其它辅助工具介绍和课程总结.mp4 43.8MB

有需要联系v；加客服窗口的联系方式

摘要：随着大数据技术的飞速发展，数据湖架构逐渐成为现代数据管理和分析的重要选择。本文以“黑马-小白从零快速掌握数据湖架构开发（最新技术Delta Lake）”为主题，全面讲解了如何通过Delta Lake技术快速构建和管理数据湖架构。文章首先概述了数据湖的基本概念及其发展历程，接着深入介绍了Delta Lake的核心技术特点、实现过程以及实际应用案例。同时，文章还阐述了如何通过“黑马-小白”的学习路径，快速掌握数据湖架构的搭建方法，尤其是在新手如何理解复杂概念和开发实践方面给出了切实可行的建议。最后，文章总结了Delta Lake在数据湖中的独特优势，并展望了未来的发展趋势。通过这些内容的讲解，读者可以全面了解数据湖架构的设计与实现方法，并为后续深入学习大数据技术打下坚实基础。

1、数据湖的基本概念与发展历程

数据湖作为一种数据存储架构，旨在处理海量的结构化和非结构化数据。与传统的数据仓库相比，数据湖可以存储各种格式的数据，如文本、图片、视频等。这种灵活的数据管理方式，使得数据湖成为企业实现大数据分析、机器学习等应用的重要基础。在过去的几年里，数据湖经历了从单纯存储到智能化管理的演变，技术不断发展，以满足日益复杂的业务需求。

随着大数据技术的发展，企业对数据的需求日益增加，传统的关系型数据库和数据仓库已经无法满足现代数据存储和处理的要求。数据湖应运而生，成为解决这一问题的有效方案。数据湖不仅可以存储大量的数据，还可以保证数据的灵活性、可扩展性和可操作性。数据湖的发展，不仅依赖于云计算技术的推动，还得益于开源工具如Apache Hadoop、Spark等的普及，这些工具使得大规模数据的处理变得更加高效。

在数据湖的早期阶段，虽然它提供了灵活的数据存储方式，但数据质量和数据治理的问题仍然存在。大量的非结构化数据和杂乱的数据源使得数据湖的应用变得复杂，如何管理、清洗和分析这些数据成了企业面临的主要挑战。为了解决这一问题，Delta Lake技术应运而生，它通过提供事务日志、数据版本控制和数据一致性等功能，大大提高了数据湖的管理效率和数据质量。

2、Delta Lake的核心技术特点

Delta Lake是一种开源的数据湖管理层，基于Apache Spark构建。其核心目标是通过提供强一致性、可扩展性和高性能来增强数据湖的可靠性。Delta Lake最具特色的功能之一是它的ACID事务支持，能够保证即使在并发操作和硬件故障的情况下，数据也不会丢失或损坏。通过这一特性，Delta Lake让数据湖从一个不规则的存储仓库变成了一个可用于生产环境的高可靠数据平台。

此外，Delta Lake支持增量数据加载和时间旅行查询（time travel）。这意味着，用户可以查询数据的历史版本，回溯到任意时间点，获取历史数据的快照。这一特性在数据分析和调试过程中尤为重要，可以帮助用户准确地了解数据的变动情况并进行相应的操作。通过增量加载，Delta Lake还能够高效地处理大规模数据更新，避免全量数据重载带来的性能瓶颈。

另外，Delta Lake的另一大亮点是其与Apache Spark的深度集成，使得数据处理和分析更加高效。通过Spark的分布式计算能力，Delta Lake可以处理PB级别的数据量，并且在执行复杂的ETL作业时保持较低的延迟。此外，Delta Lake还支持与其他数据处理工具（如Presto、Hive等）的无缝集成，极大增强了其灵活性和可扩展性。

3、如何快速掌握数据湖架构的开发

对于初学者而言，快速掌握数据湖架构的开发并不是一件容易的事，但通过合理的学习路径和逐步实践，是完全可以实现的。首先，新手需要理解数据湖的基本概念，包括它的架构、功能以及它与传统数据仓库的区别。可以通过阅读一些相关书籍和文献，掌握数据湖的基础知识，同时跟随一些在线教程进行实践。

接下来，学习如何使用Delta Lake技术搭建数据湖架构是关键。Delta Lake的文档非常完善，初学者可以从安装和配置开始，逐步深入到如何使用Delta Lake进行数据处理、数据管理和数据查询。通过一系列的小项目，例如搭建一个简单的数据湖并进行数据加载与查询，初学者可以迅速理解Delta Lake的核心技术，并掌握基本的开发技能。

最后，掌握数据湖架构开发的关键还在于实践和优化。在掌握基本技能后，初学者可以通过实际案例进行学习，挑战一些更复杂的场景，如多数据源的数据整合、增量数据的处理、以及如何优化大规模数据的查询性能。通过不断的实验和调试，初学者不仅可以加深对技术的理解，还能积累开发经验，最终达到从零开始快速掌握数据湖架构开发的目标。

4、Delta Lake在实际项目中的应用

在实际的企业项目中，Delta Lake被广泛应用于大数据分析、数据仓库建设和机器学习等多个场景。由于其支持ACID事务和时间旅行查询，Delta Lake可以很好地解决数据一致性、历史数据追踪等问题，适用于数据质量要求高的场景。例如，金融行业和医疗行业的数据分析平台，往往需要保证数据的准确性和可追溯性，Delta Lake在这些场景中的优势得到了充分体现。

此外，Delta Lake还在ETL过程的优化上发挥了重要作用。在传统的数据湖架构中，ETL过程往往需要耗费大量的时间和资源，且容易出现数据丢失和不一致的情况。而Delta Lake通过增量加载和事务日志功能，可以大大提高ETL过程的效率和数据的准确性，减少了企业在数据处理过程中遇到的问题。

此外，Delta Lake在机器学习应用中也表现出色。机器学习模型往往需要大量的历史数据进行训练，而Delta Lake的时间旅行查询功能能够帮助数据科学家轻松获取历史数据并进行分析。通过这种方式，Delta Lake不仅提高了数据的管理效率，还为机器学习算法的优化提供了更加丰富的数据源。

总结：

通过本文的讲解，我们了解了数据湖的基本概念、Delta Lake的核心技术以及如何从零开始快速掌握数据湖架构开发。Delta Lake凭借其强大的事务支持、时间旅行查询和高效的数据处理能力，成为了现代数据湖架构中的重要技术。无论是在数据治理、ETL过程优化还是机器学习应用中，Delta Lake都展现出了巨大的潜力。

在未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据湖架构将会在更多的行业中得到广泛应用。而Delta Lake作为数据湖的重要组成部分，其技术的不断迭代和优化，将为企业提供更加高效、可靠的数据管理平台。希望本文的内容能为有志于从事大数据开发的读者提供一些启发和帮助。

本文由nayona.cn整理

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