19、hive整合数据存储调试及效果演示

随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。

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。

本课程包含的技术：
开发工具为：IDEA、WebStorm
Flink1.9.0、Hudi
ClickHouse
Hadoop2.7.5
Hbase2.2.6
Kafka2.1.0
Hive2.2.0
HDFS、MapReduce
Spark、Zookeeper
Binlog、Canal、MySQL
SpringBoot2.0.2.RELEASE
SpringCloud Finchley.RELEASE
Vue.js、Nodejs、Highcharts
Linux Shell编程

课程亮点：
1.与企业接轨、真实工业界产品
2.ClickHouse高性能列式存储数据库
3.大数据热门技术Flink
4.Flink join 实战
5.Hudi数据湖技术
6.集成指标明细查询
7.主流微服务后端系统
8.数据库实时同步解决方案
9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS
10.集成SpringCloud实现统一整合方案
11.互联网大数据企业热门技术栈
12.支持海量数据的实时分析
13.支持全端实时数据分析
14.全程代码实操，提供全部代码和资料
15.提供答疑和提供企业技术方案咨询