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Apache Paimon 数据湖中文指南

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简介：
《Apache Paimon数据湖中文指南》是一本全面介绍Apache Paimon技术的数据管理书籍，深入浅出地讲解了如何利用Paimon构建和维护高效、灵活的数据湖系统。 Apache Paimon 作为新一代的数据湖技术正迅速受到众多企业的欢迎与采用。相比 Apache Hudi，Paimon 在性能方面具有一定的优势，并且运维成本也显著降低。本段落重点讨论以下几个方面的内容： 1. 如何实现 Paimon 与其他主流计算引擎的集成，包括 Flink、Spark、Hive 和 Trino 等； 2. Apache Paimon 的底层工作原理； 3. 对 Apache Paimon 参数进行调优的方法； 4. 提升 Apache Paimon 性能以及故障处理的相关技巧。 通过学习本教程，读者将对 Paimon 有更深入的了解，并为在线使用数据湖甚至实现“湖仓一体”架构打下坚实的基础。

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  • Apache Paimon 数据湖中文指南
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    《Apache Paimon数据湖中文指南》是一本全面介绍Apache Paimon技术的数据管理书籍，深入浅出地讲解了如何利用Paimon构建和维护高效、灵活的数据湖系统。 Apache Paimon 作为新一代的数据湖技术正迅速受到众多企业的欢迎与采用。相比 Apache Hudi，Paimon 在性能方面具有一定的优势，并且运维成本也显著降低。本段落重点讨论以下几个方面的内容： 1. 如何实现 Paimon 与其他主流计算引擎的集成，包括 Flink、Spark、Hive 和 Trino 等； 2. Apache Paimon 的底层工作原理； 3. 对 Apache Paimon 参数进行调优的方法； 4. 提升 Apache Paimon 性能以及故障处理的相关技巧。 通过学习本教程，读者将对 Paimon 有更深入的了解，并为在线使用数据湖甚至实现“湖仓一体”架构打下坚实的基础。
     
  • Apache Karaf 中文指南
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    《Apache Karaf中文指南》是一本全面介绍Apache Karaf操作系统管理框架的教程，内容涵盖安装、配置及高级主题，旨在帮助开发者熟练掌握Karaf的各项功能。 Apache Karaf 的中文文档非常适合入门学习，内容思路清晰。
     
  • 湖南DEM数据.zip
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    该文件包含湖南省地理信息DEM（数字高程模型）数据集，适用于地形分析、地貌研究及各类地理信息系统应用。 湖南省需要裁剪精度为30米的DEM数据。
     
  • Hudi数据湖操作指南与示例代码
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    《Hudi数据湖操作指南与示例代码》是一份详尽的手册，旨在引导读者掌握Hudi在数据湖中的应用技巧，并通过实例代码展示实际操作方法。 在构建数据仓库的过程中，大多数大数据企业采用Lambda架构——即一条离线数仓链路与一条实时数仓链路并行运行。对于那些需要处理大量实时业务的公司来说，Kappa架构成为一种选择；然而，即便如此，这些公司在某些情况下仍然会进行离线的数据处理。因此，在实际操作中也会出现将Lambda和Kappa两种架构结合使用的情况。 不同的数据仓库构建方式各有优缺点。批处理与流式数据在效率上的差异决定了针对这两类数据应采取不同策略以实现高效分析。未来，随着技术的发展，我们预计会看到一种趋势：即采用统一的框架来同时管理批量及实时的数据；相应地，在存储层面也需要达到一致的标准——也就是所谓的“批流一体”。为了满足这一需求，我们需要寻找既能处理海量批处理数据又能支持高效实时数据分析的技术。 在这种背景下，“数据湖”技术应运而生。Hudi是其中一种典型的数据湖解决方案，它能够同时应对批量与流式数据的存储，并且还具备高效的OLAP分析查询能力。这份资料将帮助你深入了解为什么要使用数据湖技术、Hudi的时间线管理机制、文件格式及索引特性、不同类型的表设计以及如何将Hudi与Spark和Flink等框架进行整合。 如果你在学习或工作中遇到批流一体化的数据处理场景，并且正在考虑采用何种技术，则这份资料会对你有所帮助。通过它，你能够快速掌握并实践数据湖技术的应用。
     
  • Postgres数据库中文指南
    优质
    《Postgres数据库中文指南》是一本专为中文读者编写的PostgreSQL数据库管理与开发教程，涵盖安装配置、SQL查询及高级特性等内容。 Postgres数据库中文手册涵盖了基本语言及编程规范的相关内容。
     
  • Oracle数据库中文指南
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    《Oracle数据库中文指南》是一本全面介绍Oracle数据库管理系统的实用教程，适合数据库管理员和技术爱好者阅读。书中详细讲解了从安装配置到日常维护的各项操作，帮助读者快速掌握Oracle数据库的核心技术与最佳实践。 Oracle管理员中文手册内容详尽丰富，非常适合学习使用。
     
  • Apache Hudi数据湖设计与架构深度解析
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    本课程深入剖析Apache Hudi在数据湖中的设计原理及架构，帮助学员掌握高效的数据管理、优化策略和实践应用技巧。 Apache Hudi（简称：Hudi）使得您能在兼容Hadoop的存储上高效地管理和处理大量数据，并提供了两种核心功能，使除了传统的批处理之外，在数据湖中进行流式处理成为可能。 第一种是更新/删除记录的功能：通过细粒度文件和记录级别的索引，Apache Hudi支持对特定记录进行更新或删除操作。同时，它还确保了写入操作的事务一致性。查询时会基于最后一个提交的数据快照来输出结果。 第二种功能是变更流的支持：Hudi提供了一种获取数据变更的一流方式——可以从给定的时间点开始获取表中所有被插入、更新和删除记录的增量变化，并解锁新的查询方法（类别）。 这两种原语相互配合，从而在基于分布式文件系统的抽象之上实现了高效的流式/增量处理能力。
     
  • 基于 Flink SQL 和 Paimon 的流式湖仓新方案.pdf
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    本PDF文档深入探讨了结合Apache Flink SQL与Paimon技术构建高效流处理和数据仓库系统的创新方法，适用于大数据工程师和技术爱好者。 Flink SQL 和 Paimon 构成了一种新的流式湖仓解决方案，旨在解决传统数据仓库与数据湖之间的隔阂问题。通过结合 Flink SQL 的强大处理能力和 Paimon 强大的存储功能，实现了高效的数据流处理和集成的湖仓储存。 Flink SQL 是基于 Apache Flink 的一个SQL引擎，支持标准SQL语法，并且提供实时及批量数据处理能力，在大规模数据集上表现出色。 Paimon 则是一种采用Apache Iceberg技术构建的湖仓存储引擎。它具有ACID事务、Schema演变和时间旅行等功能，能够满足各种复杂的数据仓库与数据湖泊需求。 在流式湖仓架构中，主要组件包括： - Flink SQL：用于处理及转换实时数据。 - Paimon：负责储存查询功能。 - Apache Iceberg：提供底层存储和查询基础设施支持。 - LSM（日志结构合并树）机制：保证了高效的数据读写性能。 关键技术特性涵盖： * Upsert: 高效的更新与合并操作； * Fast Plan: 提供优化后的执行计划，提升运行效率； * Data Skipping: 快速跳过无用数据以提高查询速度； * Time Travel: 支持历史版本回溯和时间点恢复功能； * Schema Evolution：支持灵活的数据模式调整。 Paimon 与 Hudi 在流式湖仓存储引擎领域都有各自优势： - Paimon 基于 Iceberg，强调高速度的存取性能。 - Hudi 则依赖Hadoop生态系统实现高效数据管理能力。 Flink CDC（变更数据捕获）技术能够实时捕捉并同步数据库变动信息。而 Flink Table Store 是一种基于 Flink 的表存储引擎，具备强大的处理和查询功能。 综上所述，利用 Flink SQL 和 Paimon 构建的流式湖仓架构适用于多种应用场景： - 实时数据分析 - 流数据仓库与湖泊建设 - 数据集成及同步作业 - 业务应用及分析需求 这一组合方案提供了一种高效且全面的方法来处理和存储大规模实时数据。
     
  • Apache服务器实用指南（高清中文PDF）
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    《Apache服务器实用指南》是一本针对Apache服务器管理与配置的高清中文PDF教程，内容详尽，适合初学者及进阶读者参考学习。 本书重点讲解了在Linux系统上使用和管理Apache Web服务器的方法。全书分为五个部分：第一部分涵盖了获取、编译、配置及运行Apache的步骤；第二部分则深入探讨虚拟Web站点设置，涵盖服务器端包含命令（SSI）以及通用网关接口（CGI）的应用；第三部分专注于安全机制，包括用户认证和监视方法、外部认证程序的使用以及利用数据库进行访问控制管理的方式。第四部分介绍了一些高级特性，如在Apache中嵌入Perl编程语言的方法、如何将Apache配置为代理服务器以实现更复杂的网络架构支持等，并详细解释了如何通过重写URL技术来增强网站的功能和安全性；第五部分则关注于性能优化策略以及构建大规模可管理的多主机Web网络的技术。最后，书中还简要介绍了适用于Windows操作系统的Apache版本的相关信息。