基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖视频教程（2021新课）

利用Flink和Iceberg技术，可以构建一个高效的企业级实时数据湖。这种架构不仅能够处理大规模数据流，还能确保数据的实时性和准确性。Flink提供了强大的流处理能力，而Iceberg则提供了可靠的数据湖管理和查询功能，使得企业能够更有效地管理和分析数据。

分享一套全新课程，教你如何利用Flink和Alink构建高效实时用户画像系统。本课程采用最新的大数据技术栈，让你深入理解技术进步带来的变革，节省学习成本，提升企业开发效率。

基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台（PC、移动、小程序），完整版153讲视频教程下载。课程详细讲解从零开始实现高性能实时数据分析平台，以互联网电商实际业务为案例，涵盖概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析（团购、秒杀、指定活动）等多个实战指标，支持分钟级和小时级多时间段分析，适用于PC、移动和小程序应用。

提供企业级实时数仓项目代码，供技术人员参考和学习。

学习Flink SQL，掌握2022最新大数据处理技术，教程基于Flink 1.14.3版本。

Hudi：赋能数据湖的利器 Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) 为构建高效可靠的数据湖提供了强大的支持。它能够管理大型数据集，并确保数据的一致性和完整性。 核心特性: Upserts： Hudi 支持高效的更新和插入操作，确保数据始终保持最新状态。 Deletes： 可以精确删除数据，满足合规性和数据清理的需求。 Incrementals： 支持增量数据处理，仅处理自上次操作以来发生变化的数据，显著提升数据处理效率。 数据版本控制： 提供数据版本管理功能，允许用户回溯到历史版本的数据。 多种存储格式： 支持多种数据存储格式，如Parquet、Avro等，满足不同场景的需求。 Hudi 应用场景: 实时数据湖： 构建实时数据湖，为实时分析和机器学习提供支持。 数据仓库增强： 增强数据仓库的实时性，实现近实时的数据分析。 增量ETL： 高效处理增量数据，降低ETL过程的资源消耗。 拥抱Hudi，构建高效可靠的数据湖，释放数据价值！

阿里分享了一种利用 Flink、Iceberg 和对象存储构建数据湖的方案。 Flink 作为高吞吐、低延迟的流式处理框架，负责实时数据的摄取和处理。Iceberg 则作为数据湖的表格式引擎，提供 ACID 事务、高效的查询和数据演进能力。对象存储作为底层存储，提供高可扩展性和低成本的优势。 这种方案结合了三者的优势，可以高效地构建和管理数据湖，满足不同场景的数据分析需求。

在Apache Hudi数据湖中使用Spark进行数据摄取、处理和查询。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。