实时数据湖

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。

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

GoldenGate实时数据应用关键策略 确保数据完整性 降低数据延迟 提高数据可用性 简化数据管理 保护数据安全

该数据实时统计了全球及中国各省市2020年以来的疫情情况。

本课程帮助学员掌握在云环境中搭建和管理大规模数据湖系统的技能。通过学习，学员将深入了解大数据生态系统中的关键组件，如Flink、Spark、Hadoop等，并能够应用这些技术处理实际业务场景中的数据需求。课程涵盖Flink的API编写、窗口设置、状态管理，确保数据的准确性和一致性。Hudi作为数据湖存储层，支持实时查询和更新，学员将学习如何使用Hudi维护数据一致性，提升查询性能。课程还包括Spark在批处理和交互式查询中的应用，以及与Flink协同工作，实现混合处理模式。此外，学员将了解数据湖的分层架构、数据生命周期管理、数据安全和隐私保护，以及在AWS、Azure上的部署方法。

Spark Streaming是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

实时数据平台技术架构的优化是当前亟需解决的重要问题。在数据处理和分析方面，宜信实时数据平台正在不断优化其技术框架，以提升数据处理效率和分析精度。

基于 Hadoop 大数据集群的实时数据分析工具 Impala 2.1 Impala 2.1 是构建于 Hadoop 生态系统之上的高性能分析数据库。它可以直接对存储在 HDFS 或 HBase 中的数据进行交互式查询，无需数据移动或转换，从而实现快速数据分析。 Impala 2.1 的优势： 低延迟查询：Impala 使用 MPP 架构和 LLVM 代码生成技术，提供闪电般的查询速度。 灵活的数据格式支持：支持多种数据格式，包括 Parquet、Avro、TEXT 和 JSON，方便用户直接查询数据。 与 Hadoop 生态系统集成：与 Hive 元数据兼容，并可与其他 Hadoop 工具（如 Spark 和 Pig）无缝协作。 标准 SQL 支持：使用标准 SQL 语法，降低学习成本并方便数据分析师使用。 部署 Impala 2.1 需要先搭建 Hadoop 大数据集群，并进行相关配置。

本书详细介绍了基于Storm的开发环境搭建和实时系统测试的实用方法及实战案例，以及应用最佳实践将系统部署至云端的方法。你将学习到如何构建包含统计面板和可视化功能的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，了解如何建立实时大数据解决方案用于文字挖掘。书中涵盖了利用不同编程语言在Storm集群中实现特定功能，并最终将解决方案部署至云端的方法。每一步都应用了成熟的开发和操作实践，确保产品交付的可靠性。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。