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Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse

Dozent: Snowflake Northstar

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Build production-ready Iceberg lakehouses with optimized partitioning and schema design for maximum query performance
Migrate existing data to Iceberg and manage schema evolution, partitioning changes, and Git-like workflows without downtime
Maintain Iceberg tables at scale through compaction, snapshot management, and write strategy optimization for concurrent workloads

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Database Design
Kategorie: Transaction Processing
Kategorie: Data Store
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Validation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Query Languages

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

This course is designed for data engineers, analytics engineers, data platform engineers, and data architects who work with data lakes and want to modernize their data infrastructure. It's also valuable for software engineers transitioning into data roles and technical leads evaluating Apache Iceberg for their data.

By the end of this course, you will be able to: - Build and configure an Apache Iceberg lakehouse using catalogs, object storage, and query engines like Spark and Trino - Design optimal table structures using hidden partitioning, sort orders, and column metrics to maximize query performance - Migrate existing data from Hive tables, Parquet files, CSV, and databases into Iceberg using snapshot, migrate, and reserialization approaches - Implement production workflows using Write-Audit-Publish for validation, branching for testing, and rollback for recovery - Evolve table schemas and partition specifications without downtime or rewriting data - Execute maintenance operations including data file compaction, metadata compaction, and snapshot expiration - Configure write strategies (merge-on-read vs copy-on-write) and distribution modes for different workload requirements - Manage concurrent operations and avoid conflicts in multi-writer scenarios To be successful in this course, you should have: - Working knowledge of SQL and relational database concepts (tables, schemas, queries) - Basic understanding of data engineering concepts including ETL/ELT, data warehouses, and data lakes - Familiarity with command-line interfaces and Docker for running the course environment - Comfort reading and understanding code examples in Python/PySpark (code is provided; you don't need to write from scratch) - Experience with Apache Spark or distributed computing is helpful but not required—core concepts are explained throughout the course Apache Iceberg, Iceberg, Apache, and the Apache feather logo are either registered trademarks or trademarks of The Apache Software Foundation. No endorsement by The Apache Software Foundation is implied by the use of these marks.

Learn what Apache Iceberg is and how its metadata architecture enables powerful query optimizations. Build your first Iceberg lakehouse environment and explore how hidden partitioning and column metrics work together to skip unnecessary data during queries. Work with real NYC Taxi data to compare different partitioning strategies and measure their performance impact.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 23 Minuten

Course Introduction3 Minuten
What does it mean that Apache Iceberg is an Open Table Format? 3 Minuten
The Open Lakehouse5 Minuten
Modeling Data into an Apache Iceberg Table5 Minuten
Hidden Partitioning in Apache Iceberg Tables6 Minuten
Summary of Module 12 Minuten

3 LektürenInsgesamt 65 Minuten

Getting Started: Setting Up Your Apache Iceberg Learning Environment45 Minuten
[IMPORTANT] Have Questions? Join the Q+A Forum for this course10 Minuten
Introduction to Data Modeling Exercise10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 1 Quiz: Apache Iceberg Fundamentals30 Minuten

Move existing data into Iceberg using migration strategies for Parquet, Hive, CSV, and database sources. Master Git-like features including Write-Audit-Publish for validation, branching for safe experimentation, and tagging for marking milestones. Learn how to evolve both table schemas and partition specifications without downtime or rewriting data.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

5 VideosInsgesamt 32 Minuten

Moving existing data to Iceberg8 Minuten
Git-like features with Write-Audit-Publish and Branching and Tagging8 Minuten
Schema Evolution for Iceberg Tables6 Minuten
Partition Evolution for Iceberg Tables7 Minuten
Summary of Module 23 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Moving Existing Tables to Iceberg10 Minuten
Safe Experimentation in Apache Iceberg Exercise10 Minuten
Schema and Partition Evolution Exercise10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 2 Quiz: Taking Advantage of Iceberg Tables30 Minuten

Optimize write performance and manage production Iceberg tables at scale. Understand streaming versus batch ingestion patterns, merge-on-read versus copy-on-write strategies, and how to handle concurrent operations safely. Execute essential maintenance operations including compaction and snapshot expiration to keep tables performant as they grow.

Das ist alles enthalten

8 Videos6 Lektüren1 Aufgabe

8 VideosInsgesamt 45 Minuten

Ingesting Data into Apache Iceberg8 Minuten
Copy on Write and Merge on Read4 Minuten
Handling Concurrency in Apache Iceberg3 Minuten
Table Maintenance for Iceberg - The Basics5 Minuten
Table Maintenance for Iceberg - Compaction and Abandoned File Cleanup7 Minuten
Writing efficiently to Iceberg Tables6 Minuten
Sort Orders10 Minuten
Summary of Module 33 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Ingestion Exercise10 Minuten
Maintenance Exercise10 Minuten
Advanced Modeling and Ingestion Exercise10 Minuten
Additional Resources10 Minuten
Apache Iceberg Course Glossary10 Minuten
Course Acknowledgements10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 3 Quiz: Operating and Optimizing Apache Iceberg30 Minuten

Dozent

Snowflake Northstar

7 Kurse42.774 Lernende

von

Snowflake

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

An Apache Iceberg lakehouse is a storage architecture that brings database-like reliability to data lakes. By using Snowflake's platform, organizations can manage Iceberg tables with high performance, near-instant elasticity, and universal governance.

Yes. You will learn to migrate existing data from Parquet, CSV, and legacy databases into Iceberg formats that integrate seamlessly with the Snowflake AI Data Cloud.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.