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【2026最新版】一套搞定大数据开发必备技术：Spark，Flink，Hive，数据仓库，数据湖Iceberg，数据中台，OLAP分析引擎Clickhouse

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2026-02-03 15:04:13

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有人说：未来10年最稀缺的资源不再是石油，而是数据

大模型小阳发消息

高效学习大模型

1.为什么需要大数据？

10:10

2.大数据各类分析模型特点

19:21

3.为什么要构建数据仓库

11:28

4.什么是数据仓库

06:27

5.如何构建数仓？

11:16

6.什么是维度建模

06:48

7.雪花模型和星型模型的区别

06:40

8.数仓分层实战案列

34:14

9.大数据工作方向怎么走？

22:14

10.大数据中为什么需要数据湖技术

08:44

11.Iceberg概念及特点

05:38

12.数据湖及Iceberg概念内容总结

06:49

13.Iceberg术语与表格式解释

23:15

14.Iceberg特点详述

10:09

15.Iceberg支持数据类型

02:03

16.Hive与Iceberg整合版本与配置

09:21

17.Hive操作Iceberg格式表

24:25

18.Hive操作Iceberg格式表总结

06:26

19.Iceberg表数据组织与查询原理

12:43

20.Iceberg表数据组织与查询案例操作

19:28

21.Spark与Iceberg整合导入依赖及设置Catalog

14:03

22.Spark使用HiveCatalog管理Iceberg表

08:00

23.Spark使用HadoopCatalog管理Iceberg表

09:26

24.Spark与Iceberg DDL之创建分区表及隐藏转换分区

24:14

25.Spark与Iceberg DDL之CREATE TABLE ... AS SELECT ...创建表

05:24

26.Spark与Iceberg DDL之REPLACE TABLE ...AS SELECT ...重建表与Drop删除表

06:36

27.Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除、重命名列

06:07

28.Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除分区

16:33

29.Spark与Iceberg整合查询操作之DataFrame读取Iceberg表

05:00

30.Spark与Iceberg整合查询操作之查询表快照信息

05:27

31.Spark与Iceberg整合查询操作之查询表历史、Datafile、Manifest信息

03:35

32.Spark与Iceberg整合查询操作之查询指定快照数据

08:10

33.Spark与Iceberg整合查询操作之根据时间戳查询数据

10:20

34.Spark与Iceberg整合查询操作之回滚快照

07:50

35.Spark与Iceberg整合查询操作之合并Iceberg数据文件

11:54

36.Spark与Iceberg整合查询操作之删除历史快照

14:18

37.Spark与Iceberg整合写操作之INSERT INTO & MERGE INTO 操作

17:56

38.Spark与Iceberg整合写操作之INSERT OVERWRITE操作

15:02

39.Spark与Iceberg整合写操作之DELETE FROM 操作

05:43

40.Spark与Iceberg整合写操作之UPDATE操作

03:38

41.Spark与Iceberg整合写操作时DataFrame API读写Iceberg

09:35

42.StructuredStreaming实时写Iceberg之Kafka数据分析

09:38

43.StructuredStreaming实时写Iceberg之读取实时数据写入Iceberg代码

16:26

44.StructuredStreaming实时写Iceberg之代码测试及注意点

09:54

45.Flink与Iceberg整合之Flink与Iceberg版本匹配关系

07:22

46.Flink与Iceberg整合之DataStream API 实时写入Iceberg表代码

21:11

47.Flink与Iceberg整合之DataStream API 实时写入Iceberg表代码测试及Hive查询

09:49

48.Flink与Iceberg整合之DataStream API 批量与实时读取Iceberg表数据

12:51

49.Flink与Iceberg整合之DataStream API 基于快照ID实时增量读取数据

02:43

50.Flink与Iceberg整合之定期提交任务合并Data Files 文件

04:45

51.Flink与Iceberg整合之SQL API 创建Iceberg表并插入数据

13:07

52.Flink与Iceberg整合之SQL API 批量和实时读取Iceberg表数据

09:15

53.Flink与Iceberg整合之SQL API 基于快照ID 实时增量读取Iceberg表数据

04:45

54.Flink与Iceberg整合之SQL API 实时读取Kafka数据写入Iceberg

11:12

55.Flink与Iceberg整合不足

02:21

56.数据湖技术Iceberg与Hudi对比

06:34

57.数据湖技术Iceberg总结

04:53

58.chatgpt Prompt提示词工程课程介绍

02:51

59.prompt和Prompt engineering剖析

09:22

60.大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片

28:13

61.提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图

10:29

62.自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果

06:57

63.plantuml和json格式输出并使用vscode展示

08:48

64.mermaid格式输出

05:44

65.使用chatgpt的gpts制作流程图

06:09

66.如何使用角色扮演写好提示词

08:06

67.写好结构化提示词的4要素

09:34

68.充分费曼学习法写好提示词

06:57

69.80_20原则激发大模型指导学习

04:58

70.写一条利用番茄工作法Prompt

02:32

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