Apache Hudi入门指南详解Hudi PMC从零到一

这份教程将带领你探索 Access 数据库的奥秘，从基础操作到进阶技巧，助你轻松掌握数据库管理。

包括common-config-5.3.4.jar、common-util-5.3.4.jar、kafka-avro-serializer-5.3.4.jar、kafka-schema-registry-client-5.3.4.jar等软件包，用于支持Apache Hudi的编译和运行。

hudi-spark3.2-bundle_2.12-0.12.2.jar 是一个与 Apache Spark 3.2 兼容的 Hudi bundle 包。其包含了 Hudi 核心功能以及 Spark 集成所需的依赖项。此 bundle 简化了 Hudi 在 Spark 环境中的使用，开发者可轻松将其添加到项目中以利用 Hudi 的数据湖功能。

Apache Hudi（Hadoop Upsert Delta Log for Incremental Processing）是一个开源的数据湖框架，专为大规模数据集提供实时更新、查询和分析功能。它由Uber贡献给了Apache软件基金会，现在是Apache顶级项目之一。在Hudi 1.10.0版本中，我们能够深入理解其核心机制和新特性。解压“hudi-master.tar.gz”可以详细研究Hudi的源码，进一步了解其内部运作机制。Hudi基于Hadoop生态系统，支持HDFS和S3等分布式存储。其核心组件包括Delta Log、MOR表、COW表、HoodieTimeline和HoodieTableMetaClient。Hudi的关键特性是支持Upsert操作，通过Delta Log实现对已存在记录的更新。它与Spark紧密集成，支持Spark SQL实时查询。Hudi提供多版本数据支持，通过时间戳和版本号来区分不同的数据快照。通过增量拉取和增量合并，Hudi实现了高效的数据处理。

在Apache Hudi数据湖中使用Spark进行数据摄取、处理和查询。

这份资源涵盖了 SQL 的基础知识和高级应用，助你从入门到精通 SQL。

为方便在Flink中写入数据到Hudi，需要导入Hudi集成Flink的编译jar包。具体版本如下：Hadoop：3.1.3Flink：1.13.6Scala：2.12Hudi：0.12.0

《Oracle DBA入门与进阶》：盖国强的最新力作 《Oracle DBA入门与进阶》是知名IT专家盖国强的最新著作，专门为Oracle数据库管理的初学者和进阶者量身打造。书中全面覆盖了Oracle数据库管理员（DBA）所需的基础知识和高级技能，帮助读者从零基础到精通数据库管理。 数据库安装与配置 Oracle数据库作为一种复杂而灵活的关系型数据库管理系统，在企业和组织中被广泛应用。书中详细讲解了DBA的工作基础，包括数据库安装、环境变量的设置、网络服务的配置等，让初学者快速上手。 数据库结构与存储机制 掌握Oracle体系结构是成为DBA的关键。盖国强介绍了Oracle的数据存储机制，包括表空间、段、区和块等核心概念，以及如何创建和管理数据库实例，使读者深入理解数据库的内在运作机制。 安全管理 DBA在日常工作中还需负责数据库的安全管理，如用户权限分配、角色创建和权限管理策略的制定。盖国强详细解释了安全管理的最佳实践，以确保数据库的安全性。 性能优化与调优工具 书中涵盖了丰富的性能优化技巧，包括SQL查询优化、索引策略，以及使用调优工具如SQL*Plus、tkprof和AWR报告来诊断和解决性能瓶颈，从而提升数据库的响应速度和效率。 故障诊断与恢复 作为DBA，掌握故障诊断和数据恢复的能力非常重要。盖国强通过实际案例演示了如何处理常见数据库问题，包括数据丢失、系统崩溃等情境下的数据恢复技术，并使用RMAN（Recovery Manager）工具进行备份和恢复操作。 丰富的实战案例 书籍提供了大量实战案例，通过具体的操作步骤和深入解析，帮助读者理解和掌握数据库管理的各个环节，并巩固所学知识。此外，书中还附带了head.first.oracle.script.zip示例脚本，便于读者实际操作和练习。

EFK日志系统搭建指南 本指南深入探讨EFK架构，涵盖Kafka、Elasticsearch-Head、Node.js、Kibana、Logstash和Filebeat等组件的安装与配置，助您构建高效的日志处理系统。 核心组件配置详解： Kafka： 高吞吐量分布式消息队列，负责实时收集和传输日志数据。 Elasticsearch： 分布式搜索和分析引擎，用于存储和索引海量日志数据，并提供高效的查询功能。 Elasticsearch-Head： Elasticsearch集群管理工具，可视化展示集群状态和数据，方便管理和监控。 Node.js： 运行JavaScript的服务器端平台，为Kibana提供运行环境。 Kibana： 数据可视化平台，提供丰富的图表和仪表盘，帮助用户分析和理解日志数据。 Logstash： 数据处理管道，负责收集、解析和转换日志数据，并将其发送至Elasticsearch。 Filebeat： 轻量级日志收集器，部署在各个节点上，将日志文件发送至Logstash或Kafka。 指南特色： 步骤清晰： 提供详细的安装和配置步骤，让您轻松上手。 实践导向： 涵盖实际操作中的常见问题和解决方案。 架构解析： 深入剖析EFK架构原理，帮助您理解系统运作机制。 通过本指南，您将能够： 独立搭建一套完整的EFK日志系统。 理解EFK架构中各组件的作用和协作方式。 掌握日志数据的收集、处理、存储和可视化方法。 运用EFK系统进行故障排查和性能分析。 立即开始构建您的EFK日志系统，释放日志数据的价值！