数据湖实践：Flink应用场景下，Hudi和Iceberg孰优孰劣？

yangyidba 2021-09-09

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最近有粉丝问我，搞开发有哪些潜在的发展隐患？

其实，不止是基于业务做开发的程序员，广大技术人几乎都存在着这样的痛点：在企业中所使用的的技术“老”，接触到的技术广度和深度不够，过个3-5年就和市场脱节了，面对不断涌现的新人，本身的优势也渐渐式微。

归根结底，主要是两个方面的问题：一是知识的系统性不够；二是市场敏感度不够。

知识系统性不够，就是对不同阶段的能力提升没有相应的知识和技能补充，这点可以从宏观视角俯瞰自己的职业规划，并进行相应的充电学习，比如掌握从P6进阶到P7而后到P8需要匹配的能力和素养。

市场敏感度不够就需要多关注市场已经、正在或者将要流行的技术和理念，破除技术壁垒，不断扩大技术视野。

作为大数据变革的下一个风口，不管现在的企业有没有计划部署数据湖技术，你都很有必要吃透它的理念、了解相关的软件技术。

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备受大厂青睐的数据湖

数据湖技术一经问世，便受到了广泛关注，并且深受一些云技术头部企业的青睐，AWS、阿里、华为、谷歌、腾讯等大厂纷纷推出基于云技术的数据湖服务产品。

更有Aberdeen的调查数据显示，实施数据湖技术的企业比同类公司的有机增长高出9%，越来越多的企业在规划部署落地数据湖体系。

数据湖究竟是啥？又凭什么能够成为大数据变革的下一个风口？

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