Iceberg是Netflix开发的面向海量数据分析场景的数据组织形式，在众多数据湖技术中独树一帜，目前已晋升Apache顶级项目，是各大互联网公司的首选数据湖技术，腾讯即选择了Iceberg作为数据湖存储引擎。

本套教程由尚硅谷联合Iceberg开发团队共同推出。从Iceberg的技术特点和存储结构入手展开讲解，详细介绍了与大数据主流框架的集成与使用，包括Hive、Spark SQL、Flink SQL、Flink DataStream，从简单的安装配置，到详细的日常操作，再到解决集成中的各种问题，实用更实战！

教程延续了尚硅谷一贯的风格：保姆式讲解，败家式赠送。课程由浅入深，从理论到实操涵盖全面，手把手教学，视频、代码、笔记、资料，一股脑全部送送送！

教程目录

01.Iceberg教程简介02.Iceberg简介_概述03.Iceberg简介_特性04.Iceberg简介_其他数据湖框架的对比05.Iceberg存储结构_基本概念06.Iceberg存储结构_查询流程分析07.Iceberg与Hive集成_版本对应关系08.Iceberg与Hive集成_环境准备09.Iceberg与HIve集成_Catalog说明10.Iceberg与Hive集成_使用默认Catalog11.Iceberg与Hive集成_指定Catalog演示12.Iceberg与Hive集成_指定路径加载表13.Iceberg与Hive集成_创建表14.Iceberg与Hive集成_修改&插入&删除15.Iceberg与SparkSQL集成_环境准备16.Iceberg与SparkSQL集成_创建Catalog17.Iceberg与SparkSQL集成 _创建分区表&隐藏分区18.Iceberg与SparkSQL集成_使用CTAS和REPLACE建表19.Iceberg与SparkSQL集成_删除表20.Iceberg与SparkSQL集成_修改表21.Iceberg与SparkSQL集成_添加列22.Iceberg与SparkSQL集成_修改和删除列23.Iceberg与SparkSQL集成_修改分区24.Iceberg与SparkSQL集成_插入MERGE INTO&查询元数据25.Iceberg与SparkSQL集成_存储过程调用26.Iceberg与DF API集成_环境准备27.Iceberg与DF API集成_读取表28.Iceberg与DF API集成_检查表29.Iceberg与DF API集成_写入表30.Iceberg与DF API集成_维护表 _获取Table对象31.Iceberg与DF API集成_维护表_快照过期清理32.Iceberg与DF API集成_维护表_清理无效文件&合并小文件33.Iceberg与FlinkSQL集成_环境准备34.Iceberg与FLinkSQL集成_创建Catalog35.Iceberg与FlinkSQL集成_建表及限制36.Iceberg与FlinkSQL集成_修改表和删除表37.Iceberg与FlinkSQL集成 _插入表&upsert问题分析38.Iceberg与FlinkSQL集成 _流式链路问题分析对比39.Iceberg与FlinkSQL集成_与Flink集成的不足40.Iceberg与Flink DataStream集成_环境准备41.Iceberg与Flink DataStream集成_读取数据42.Iceberg与Flink DataStream集成_FLIP-27方式读取43.Iceberg与Flink DataStream集成写入数据44.Iceberg与Flink DataStream集成 _合并文件&元数据管理API举报/反馈