Iceberg是Netflix開發的面向海量數據分析場景的數據組織形式，在眾多數據湖技術中獨樹一幟，目前已晉升Apache頂級項目，是各大互聯網公司的首選數據湖技術，騰訊即選擇了Iceberg作為數據湖存儲引擎。

本套教程由尚硅谷聯合Iceberg開發團隊共同推出。從Iceberg的技術特點和存儲結構入手展開講解，詳細介紹了與大數據主流框架的集成與使用，包括Hive、Spark SQL、Flink SQL、Flink DataStream，從簡單的安裝配置，到詳細的日常操作，再到解決集成中的各種問題，實用更實戰！

教程延續了尚硅谷一貫的風格：保姆式講解，敗家式贈送。課程由淺入深，從理論到實操涵蓋全面，手把手教學，視頻、代碼、筆記、資料，一股腦全部送送送！

教程目錄

01.Iceberg教程簡介

02.Iceberg簡介_概述

03.Iceberg簡介_特性

04.Iceberg簡介_其他數據湖框架的對比

05.Iceberg存儲結構_基本概念

06.Iceberg存儲結構_查詢流程分析

07.Iceberg與Hive集成_版本對應關系

08.Iceberg與Hive集成_環境準備

09.Iceberg與HIve集成_Catalog說明

10.Iceberg與Hive集成_使用默認Catalog

11.Iceberg與Hive集成_指定Catalog演示

12.Iceberg與Hive集成_指定路徑加載表

13.Iceberg與Hive集成_創建表

14.Iceberg與Hive集成_修改&插入&刪除

15.Iceberg與SparkSQL集成_環境準備

16.Iceberg與SparkSQL集成_創建Catalog

17.Iceberg與SparkSQL集成 _創建分區表&隱藏分區

18.Iceberg與SparkSQL集成_使用CTAS和REPLACE建表

19.Iceberg與SparkSQL集成_刪除表

20.Iceberg與SparkSQL集成_修改表

21.Iceberg與SparkSQL集成_添加列

22.Iceberg與SparkSQL集成_修改和刪除列

23.Iceberg與SparkSQL集成_修改分區

24.Iceberg與SparkSQL集成_插入MERGE INTO&查詢元數據

25.Iceberg與SparkSQL集成_存儲過程調用

26.Iceberg與DF API集成_環境準備

27.Iceberg與DF API集成_讀取表

28.Iceberg與DF API集成_檢查表

29.Iceberg與DF API集成_寫入表

30.Iceberg與DF API集成_維護表 _獲取Table對象

31.Iceberg與DF API集成_維護表_快照過期清理

32.Iceberg與DF API集成_維護表_清理無效文件&合并小文件

33.Iceberg與FlinkSQL集成_環境準備

34.Iceberg與FLinkSQL集成_創建Catalog

35.Iceberg與FlinkSQL集成_建表及限制

36.Iceberg與FlinkSQL集成_修改表和刪除表

37.Iceberg與FlinkSQL集成 _插入表&upsert問題分析

38.Iceberg與FlinkSQL集成 _流式鏈路問題分析對比

39.Iceberg與FlinkSQL集成_與Flink集成的不足

40.Iceberg與Flink DataStream集成_環境準備

41.Iceberg與Flink DataStream集成_讀取數據

42.Iceberg與Flink DataStream集成_FLIP-27方式讀取

43.Iceberg與Flink DataStream集成寫入數據

44.Iceberg與Flink DataStream集成 _合并文件&元數據管理API

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