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【2026最新版】B站最详细的Iceberg数据湖技术教程，让你少走99%弯路！

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2026-02-27 15:03:36

看在UP这么努力的份上，求个三连+关注嘛

码士集团-小柒发消息

觉得有用的小伙伴给个三连+关注支持一下up哦，后续会更新很多实用的AI大模型干货的～

01-大数据中为什么需要数据湖技术

08:44

02-Iceberg概念及特点

05:38

03-数据湖及Iceberg概念内容总结

06:49

04-Iceberg术语与表格式解释

23:15

05-Iceberg特点详述

10:09

06-Iceberg支持数据类型

02:03

07-Hive与Iceberg整合版本与配置

09:21

08-Hive操作Iceberg格式表

24:25

09-Hive操作Iceberg格式表总结

06:26

10-Iceberg表数据组织与查询原理

12:43

11-Iceberg表数据组织与查询案例操作

19:28

12-Spark与Iceberg整合导入依赖及设置Catalog

14:03

13-Spark使用HiveCatalog管理Iceberg表

08:00

14-Spark使用HadoopCatalog管理Iceberg表

09:26

15-Spark与Iceberg DDL之创建分区表及隐藏转换分区

24:14

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

05:24

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

06:36

18-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除、重命名列

06:07

19-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除分区

16:33

20-Spark与Iceberg整合查询操作之DataFrame读取Iceberg表

05:00

21-Spark与Iceberg整合查询操作之查询表快照信息

05:27

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

03:35

23-Spark与Iceberg整合查询操作之查询指定快照数据

08:10

24-Spark与Iceberg整合查询操作之根据时间戳查询数据

10:20

25-Spark与Iceberg整合查询操作之回滚快照

07:50

26-Spark与Iceberg整合查询操作之合并Iceberg数据文件

11:54

27-Spark与Iceberg整合查询操作之删除历史快照

14:18

28-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT INTO & MERGE INTO 操作

17:56

29-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT OVERWRITE操作

15:02

30-Spark与Iceberg整合写操作之DELETE FROM 操作

05:43

31-Spark与Iceberg整合写操作之UPDATE操作

03:38

32-Spark与Iceberg整合写操作时DataFrame API读写Iceberg

09:35

33-StructuredStreaming实时写Iceberg之Kafka数据分析

09:38

34-StructuredStreaming实时写Iceberg之读取实时数据写入Iceberg代码

16:26

35-StructuredStreaming实时写Iceberg之代码测试及注意点

09:54

36-Flink与Iceberg整合之Flink与Iceberg版本匹配关系

07:22

37-Flink与Iceberg整合之DataStream API 实时写入Iceberg表代码

21:11

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

09:49

39-Flink与Iceberg整合之DataStream API 批量与实时读取Iceberg表数据

12:51

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

02:43

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

04:45

42-Flink与Iceberg整合之SQL API 创建Iceberg表并插入数据

13:07

43-Flink与Iceberg整合之SQL API 批量和实时读取Iceberg表数据

09:15

44-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

45-Flink与Iceberg整合之SQL API 实时读取Kafka数据写入Iceberg

11:12

46-Flink与Iceberg整合不足

02:21

47-数据湖技术Iceberg与Hudi对比

06:34

48-数据湖技术Iceberg总结

04:53

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