基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程

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本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。

项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。

Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。

Hudi的出现解决了现有hadoop体系的几个问题:
1、HDFS的可伸缩性限制
2、需要在Hadoop中更快地呈现数据
3、没有直接支持对现有数据的更新和删除
4、快速的ETL和建模
5、要检索所有更新的记录,无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新,Hudi都允许用户使用最后一个检查点时间戳,此过程不用执行扫描整个源表的查询。

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转载自blog.51cto.com/11891718/2630905

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