2022数据湖架构开发Hudi 黑马程序员
├─视频-2022数据湖架构开发Hudi
│ ├─1.Hudi 基础入门篇视频
│ │ ├┈00–Apache Hudi 课程内容提纲.mp4
│ │ ├┈01–Hudi 基础入门篇–课程内容大纲和学习目标.wmv
│ │ ├┈02–为什么要学习Apache Hudi–什么是数据湖DataLake.wmv
│ │ ├┈03–为什么要学习Apache Hudi–数据仓库和数据湖区别.wmv
│ │ ├┈04–为什么要学习Apache Hudi–三大流式数据湖框架.wmv
│ │ ├┈05–为什么要学习Apache Hudi–Hudi 框架基本介绍.wmv
│ │ ├┈06–为什么要学习Apache Hudi–Hudi 快速发展.wmv
│ │ ├┈07–Hudi 快速体验使用–编译Hudi 源码.wmv
│ │ ├┈08–Hudi 快速体验使用–大数据环境准备概述.wmv
│ │ ├┈09–Hudi 快速体验使用–HDFS 安装部署测试.wmv
│ │ ├┈10–Hudi 快速体验使用–Spark 安装部署测试.wmv
│ │ ├┈11–Hudi 快速体验使用–启动spark-shell添加jar包.wmv
│ │ ├┈12–Hudi 快速体验使用–模拟产生乘车Trip数据.wmv
│ │ ├┈13–Hudi 快速体验使用–保存数据到Hudi表.wmv
│ │ ├┈14–Hudi 快速体验使用–查询Hudi表数据.wmv
│ │ ├┈15–Hudi 快速体验使用–初识Hudi数据管理.wmv
│ │ ├┈16–基于IDEA编程使用Hudi–构建Maven模块环境.wmv
│ │ ├┈17–基于IDEA编程使用Hudi–模拟数据并插入Insert.wmv
│ │ ├┈18–基于IDEA编程使用Hudi–快照查询及日期时间过滤查询.wmv
│ │ ├┈19–基于IDEA编程使用Hudi–更新数据Update.wmv
│ │ ├┈20–基于IDEA编程使用Hudi–增量查询Incremental数据.wmv
│ │ ├┈21–基于IDEA编程使用Hudi–删除数据Delete.wmv
│ │ ├┈22–Apache Hudi 核心概念剖析–三大基本概念.wmv
│ │ ├┈23–Apache Hudi 核心概念剖析–数据计算三种模型.wmv
│ │ ├┈24–Apache Hudi 核心概念剖析–Hudi数据三种查询类型.wmv
│ │ ├┈25–Apache Hudi 核心概念剖析–COW 类型表.wmv
│ │ ├┈26–Apache Hudi 核心概念剖析–MOR 类型表.wmv
│ │ ├┈27–Apache Hudi 核心概念剖析–数据写操作流程.wmv
│ │ └┈28–Hudi 基础入门篇–课程内容内容总结和作业.mp4
│ ├─2.Hudi 应用进阶篇（Spark 集成）视频
│ │ ├┈01–Hudi 应用进阶篇之集成Spark–课程内容大纲和学习目标.wmv
│ │ ├┈02–大数据环境准备–离线tar安装MySQL 5.7.wmv
│ │ ├┈03–大数据环境准备–安装部署Hive.wmv
│ │ ├┈04–大数据环境准备–安装部署Zookeeper.wmv
│ │ ├┈05–大数据环境准备–安装部署Kafka.wmv
│ │ ├┈06–滴滴运营数据分析–业务数据调研和需求分析.wmv
│ │ ├┈07–滴滴运营数据分析–构建开发环境.wmv
│ │ ├┈08–滴滴运营数据分析–工具类SparkUtils.wmv
│ │ ├┈09–滴滴运营数据分析–日期转换星期测试.wmv
│ │ ├┈10–滴滴运营数据分析–业务数据加载存储–思路分析.wmv
│ │ ├┈11–滴滴运营数据分析–业务数据加载存储–加载CSV数据.wmv
│ │ ├┈12–滴滴运营数据分析–业务数据加载存储–数据ETL转换.wmv
│ │ ├┈13–滴滴运营数据分析–业务数据加载存储–保存Hudi表.wmv
│ │ ├┈14–滴滴运营数据分析–指标查询分析–加载Hudi表数据.wmv
│ │ ├┈15–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单类型统计.wmv
│ │ ├┈16–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单时效性统计.wmv
│ │ ├┈17–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单交通类型统计.wmv
│ │ ├┈18–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单价格区间统计.wmv
│ │ ├┈19–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单距离区间统计.wmv
│ │ ├┈20–滴滴运营数据分析–指标查询分析–订单星期统计.wmv
│ │ ├┈21–滴滴运营数据分析–集成Hive查询–创建表和添加分区.wmv
│ │ ├┈22–滴滴运营数据分析–集成Hive查询–编写SQL指标分析.wmv
│ │ ├┈23–结构化流写入Hudi–模拟交易订单数据和流程分析.wmv
│ │ ├┈24–结构化流写入Hudi–流式程序开发.wmv
│ │ ├┈25–结构化流写入Hudi–订单数据查询分析.wmv
│ │ ├┈26–结构化流写入Hudi–工具类DeltaStreamer.wmv
│ │ ├┈27–集成 SparkSQL–快速体验数据CRUD.wmv
│ │ ├┈28–集成 SparkSQL–创建表方式.wmv
│ │ ├┈29–集成 SparkSQL–MergeInto语句.wmv
│ │ └┈30–Hudi 应用进阶篇之集成Spark–课程内容内容总结和作业.wmv
│ └─3.Hudi 应用进阶篇（Flink 集成）视频
│ └─├┈01–Hudi 应用进阶篇之集成Flink–课程内容大纲和学习目标.wmv
│ └─├┈02–快速入门使用–Flink Standalone 集群安装部署.wmv
│ └─├┈03–快速入门使用–集成方式及启动SQL Client.wmv
│ └─├┈04–快速入门使用–创建表及数据插入更新查询.wmv
│ └─├┈05–快速入门使用–流式查询StreamingQuery.wmv
│ └─├┈06–Flink SQL Writer–Flink SQL集成Kafka.wmv
│ └─├┈07–Flink SQL Writer–构建Maven开发环境.wmv
│ └─├┈08–Flink SQL Writer–采用Flink SQL编程加载Kafka数据.wmv
│ └─├┈09–Flink SQL Writer–编程实现数据实时增量存储Hudi表.wmv
│ └─├┈10–Flink SQL Writer–编程实现流式增量读取Hudi表数据.wmv
│ └─├┈11–Flink SQL Client 写入Hudi–整体思路流程及环境配置.wmv
│ └─├┈12–Flink SQL Client 写入Hudi–编写DDL和DML语句数据实时入湖Hudi.wmv
│ └─├┈13–Flink CDC Hudi–CDC 概念和类型.wmv
│ └─├┈14–Flink CDC Hudi–重新编译Hudi源码集成Flink与Hive.wmv
│ └─├┈15–Flink CDC Hudi–开启MySQL binlog和创建表.wmv
│ └─├┈16–Flink CDC Hudi–使用Flink CDC创建表及测试.wmv
│ └─├┈17–Flink CDC Hudi–创建视图View存储中间数据.wmv
│ └─├┈18–Flink CDC Hudi–插入视图数据插入Hudi表.wmv
│ └─├┈19–Flink CDC Hudi–使用Hive查询Hudi表数据.wmv
│ └─├┈20–Flink CDC Hudi–Hudi管理命令hudi-cli使用.wmv
│ └─└┈21–Hudi 应用进阶篇之集成Flink–课程内容内容总结和作业.wmv
└─资料-2022数据湖架构开发Hudi
└─├┈Hudilinux.zip
└─├┈第1部分、Hudi 基础入门篇-资料.rar
└─├┈第2部分、Hudi 应用进阶篇（Spark 集成）-资料.rar
└─└┈第3部分、Hudi 应用进阶篇（Flink 集成）-资料.rar
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摘要：本文深入探讨了2022年数据湖架构开发中的黑马程序员Hudi技术。文章从Hudi的背景、应用场景、技术优势以及未来发展趋势四个方面进行了详细阐述，旨在为读者提供全面了解Hudi技术的视角。
1、背景
随着大数据时代的到来，数据湖作为一种新兴的数据存储架构，逐渐成为企业数据管理的重要选择。Hudi作为数据湖架构中的重要技术，以其高效、可扩展的特点受到广泛关注。本文将首先介绍Hudi的背景，包括其起源、发展历程以及为何在2022年成为黑马程序员的热门技术。
在2016年，Cloudera公司推出了Hudi项目，旨在解决传统数据存储架构在处理实时数据时的局限性。Hudi通过引入增量更新、事务性支持等特性，使得数据湖在处理大规模数据时更加高效。随着技术的不断成熟和应用的广泛推广，Hudi在2022年成为了黑马程序员的热门技术之一。
Hudi的背景与其在数据湖架构中的地位密切相关。数据湖作为一种分布式存储系统，能够存储海量数据，支持多种数据格式，并提供高效的数据查询和分析能力。而Hudi作为数据湖架构中的重要技术，能够满足企业在数据存储、处理和分析方面的需求，因此备受关注。
2、应用场景
Hudi在数据湖架构中的应用场景十分广泛，主要包括以下几个方面：
1）实时数据更新：Hudi支持增量更新，能够实时处理数据变更，满足企业对实时数据的需求。
2）数据湖的构建：Hudi可以与Hadoop、Spark等大数据技术栈无缝集成，帮助企业快速构建数据湖。
3）数据治理：Hudi提供数据版本控制、数据回滚等功能，有助于企业进行数据治理。
4）数据分析和挖掘：Hudi支持多种数据格式，便于企业进行数据分析和挖掘。
这些应用场景使得Hudi在数据湖架构中具有广泛的应用前景，成为黑马程序员的热门技术之一。
3、技术优势
Hudi在数据湖架构中具有以下技术优势：
1）高效性：Hudi通过优化存储和查询机制，提高了数据湖的处理效率。
2）可扩展性：Hudi支持分布式存储，能够满足企业对海量数据的需求。
3）事务性：Hudi支持事务性操作，保证了数据的一致性和可靠性。
4）兼容性：Hudi与多种大数据技术栈兼容，便于企业进行技术整合。
这些技术优势使得Hudi在数据湖架构中具有很高的竞争力，成为黑马程序员的热门技术之一。
4、未来发展趋势
随着大数据技术的不断发展，Hudi在数据湖架构中的未来发展趋势主要体现在以下几个方面：
1）性能优化：Hudi将继续优化存储和查询机制，提高数据湖的处理效率。
2）功能扩展：Hudi将拓展更多功能，如支持更多数据格式、增强数据治理能力等。
3）生态融合：Hudi将与更多大数据技术栈进行融合，提高数据湖的适用性。
4）开源社区发展：Hudi将继续加强开源社区建设，推动技术的普及和应用。
这些发展趋势预示着Hudi在数据湖架构中将发挥更加重要的作用，成为黑马程序员的热门技术之一。
总结：
本文从背景、应用场景、技术优势以及未来发展趋势四个方面对2022数据湖架构开发中的黑马程序员Hudi技术进行了详细阐述。Hudi作为数据湖架构中的重要技术，具有高效、可扩展、事务性等优势，在实时数据更新、数据湖构建、数据治理、数据分析和挖掘等方面具有广泛的应用前景。随着大数据技术的不断发展，Hudi在数据湖架构中的地位将更加重要。
本文由nayona.cn整理
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