Hadoop集群搭建与运维关键步骤

Paimon分区表和临时表的使用

本视频重点讨论了数据库分区表的优化技术，特别是在提高产业效率方面的应用。介绍了分区字段的使用和约束，如分区字段可以是一个或多个，但若与主键相关则必须是主键的子集。通过Flink SQL操作数据，示范了如何在特定环境中对多层次分区表进行数据写入和读取，进一步提高查询效率。视频提到临时表的特性及其应用场景，展示了在不同catalog间操作表的例子，并说明了如何利用临时表通过connect属性连接外部数据源。内容适用于希望深入了解数据库优化和Flink SQL操作的数据库管理员、数据工程师、后端开发者及相关专业人士。

Paimon内部表和外部表的使用

本视频详细讲解了排模（假定为某技术平台）支持的多种数据库表类型，并对比了与Hive的相似性。介绍了内部表的管理和删除规则、外部表的创建和使用，以及如何在Flink SQL环境中操作排模中的表。视频重点讲解了在不同的catalog中操作排模外部表的具体方法，提供了实际操作案例。内容适合数据库管理员、数据仓库工程师和需要操作分布式存储系统HDFS的技术人员。

Paimon中的时间旅行特性详解

本次内容涉及数据查询领域的高级特性，重点介绍了批量读取与流式读取的不同应用场景及其实现方式。时间旅行特性允许用户从历史时间点读取数据，结合动态表和多种scan模式，可应对不同的数据检索需求。文章深入剖析了批处理与流处理的差异，详细阐述了如default、latest、from snapshot、incremental等scan模式在实际使用中的效果，每种策略的详解有助于理解各自的应用场合与优势。内容针对需要深入理解数据读取策略、进行大数据管理和实时数据处理的专业人士。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

shell脚本一天一练--day1

本次分享主要围绕如何使用Shell脚本处理和备份文件。介绍了一个实用的脚本，能够遍历特定目录下的TXT文件，并以当前日期作为后缀进行备份。分享中首先提到了脚本编写的基本原则，如第一行应该使用解释器路径，并包括作者信息和版本声明。重点讲授了如何定义日期变量，利用反引号将命令结果赋值给变量，以及如何运用for循环遍历文件。这次内容的学习使得使用者可以熟悉日期命令、for循环在文件处理中的应用，适宜希望提升技能的系统管理员、编程初学者、自动化脚本编写爱好者。

什么是容器

讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例，解释容器概念和应用场景，分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性，并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的，容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较，指出容器更加快速、轻量，且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。