全网最全大数据面试提升手册！第一部分：Iceberg 核心功能原理剖析 ：Apache Iceberg摘自官网：Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets.可以看到 Founders 对 Iceberg 的定位是面向海量数据分析场景的高效存储格式。海量数据分析的场景，类比于 Hive 是 Hdfs 的封装一
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2022-07-25 07:04:21
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜数据湖的前世今生互联网技术发展的当下，数据是各大公司最宝贵的资源之一已经是不争的事实。收据的收集、存储和分析已经成为科技公司最重要...
原创
2021-10-16 10:16:06
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当 Apache Flink 遇见数据湖，会碰撞出怎样的火花？
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2021-06-13 21:38:13
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Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构
原创
2021-07-06 17:37:48
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基于Flink+Iceberg构建企业级实时数据湖胡争Flink中文社区ApacheFlink是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当ApacheFlink遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：数据湖的相关背景介绍；经典业务场景介绍；为什么选择ApacheIceberg；如何通过Flink+Iceberg实现流式入湖社
原创
2021-02-04 20:47:01
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附PPT下载|Flink+Iceberg构建企业级实时数据湖
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2021-08-09 15:19:42
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如何快速、正确的同步业务数据？看我Filnk+Iceberg实时入湖！
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2021-07-09 14:40:13
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# 实现Spark Flink Iceberg的步骤
## 简介
本文将指导刚入行的开发者如何实现Spark Flink Iceberg。Spark Flink是两个流行的大数据处理框架，而Iceberg是一种用于管理大型数据集的开源表格格式。在本文中，我们将介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 流程概述
以下是实现Spark Flink Iceberg的一般步骤：
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原创
2024-01-01 03:57:00
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本地搭建单节点Hadoop，根据官网示例进行Iceberg功能测试。组件版本
原创
2021-09-29 10:28:03
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文章主要介绍Iceberg在百度MEG图灵湖仓生态中的能力建设及业务场景的落地实践。
org.apache.iceberg.flink.data.FlinkParquetReaders.StringReader.readorg.apache.iceberg.parquet.ParquetValueReaders.StructReader.rea
原创
2022-10-28 11:38:00
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org.apache.iceberg.io.PartitionedFanoutWriter#writepublic void write(T row) throws IOException { // org.apache.fli
原创
2022-10-28 11:38:07
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目录开始实例IcebergStreamWriterIcebergFilesCommitter附：flink task执行流程参考 开始实例flink支持DataStream和DataStream写入icebergStreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration
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2023-11-07 13:06:04
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对于实时计算引擎而言，可靠的容错机制是非常关键的，在面对各种可能出现的故障和不可预知的问题时，容错机制能够确保快速恢复并产生准确的计算结果，这是非常重要的。今天的大数据开发分享，我们来讲讲Flink在作业执行层面的容错机制。 Flink作业执行的容错，通常来说，包括Flink runtime的ExecutionGraph和Execution的容错。Flink作业执行容错 众所周知，用户使用Flin
# Flink SQL 与 Iceberg 集成查询的实现指南
Flink 与 Iceberg 的集成能够带来高效的数据处理能力。在本篇文章中，我们将指导你完成 Flink SQL 对 Iceberg 表的查询，详细讲解整个流程及每一步的代码实现。
## 流程概述
在开始前，我们需要明确整个实施流程，以下是步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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2024-09-24 05:17:21
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在介绍如何使用Iceberg之前，先简单地介绍一下Iceberg catalog的概念。catalog是Iceberg对表进行管理（create、drop、rename等）的一个组件。目前Iceberg主要支持HiveCatalog和HadoopCatalog两种Catalog。其中HiveCatalog将当前表metadata文件路径存储在Metastore，这个表metadata文件是所有读写
目录序言一. kafka的数据源 1.1 json1.1.1 flink sql ddl 1.1.2 数据准备1.1.3 开启sql-client 1.1.4 代码1.1.6 配置 1.2 debeizum-json1.2.1 flink sql1.2.2 准备数据1.2.3 sql-c
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2024-05-05 15:34:16
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前言 用惯了 Redis ，很多人已经忘记了还有另一个缓存方案 Ehcache ，是的，在 Redis 一统江湖的时代，Ehcache 渐渐有点没落了，不过，我们还是有必要了解下 Ehcache ，在某些场景下，我们还是会用到 Ehcache。 Ehcache 也是 Java 领域比较优秀的缓存方案之一，Ehcache 这个缓存的名字很有意思，正着念反着念，都是 Ehcache，Spring
文章目录Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足二、Iceberg与Hudi对比Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。Flink不支持创建带有隐藏
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2022-09-11 19:52:50
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