大家好，我是进击的麦叔，是一个工作多年的老程序员。这次课程跟大家分享的内容是一个数据编排工具或者叫ETL工具Apache Hop。
本次课程的大纲如下：
? 1、介绍Apache Hop
? 2、安装Apache Hop
? 3、使用Apache Hop 进行数据编排
? 4、使用Apache Hop 进行数据工程
? 5、Apache Hop 的高级功能
? 6、Apache Hop 的最佳实践
? 7、总结Apache Hop
截止到课程录制的时间，Apache Hop的最新版本为2.6.0，以上的讲解都是基于这个版本。
接下来开始我们的第一个章节，介绍Apache Hop。
Apache Hop是基于另外一款著名的Etl工具kettle 也叫，PDI pentaho data integreation开源而来的，目前是apache基金会的顶级项目。
Apache Hop的全名是Hop Orchestration Platform，旨在数据和元数据编排中的各个方面给予我们帮助。
Hop是一种全新的开源数据集成平台，易于使用、快速且灵活
Hop的目标是成为数据集成的未来。可视化开发可以使开发人员比通过代码更高效。在Hop Gui中设计的工作流和管道可以“设计一次，随处运行”。
它可以在Hop内置引擎（本地或远程）上运行，或通过Beam在Spark、Flink、或Google Dataflow上运行。
有完善的生命周期管理方案，使开发人员和管理人员能够在不影响思路的情况下随意地在项目、环境和其他目标中进行切换。
但是在多年的工作实践中我们发现，Hop不仅仅是一个数据编排开发平台，而且可以当作后端快开平台，甚至是网关系统来使用。
可以基于Apache Hop快速实现数据中台涉及的各种内容。这些内容将在后面的课程中逐步为大家进行讲解。
HOP并不是市场上唯一的数据集成和编排平台。许多可以通过HOP执行的任务也可以通过其他数据平台实现。
接下来我们将深入探讨HOP的独特之处，以及为什么我们会在诸多数据编排平台中选择HOP，并坚信HOP正在开拓数据集成和编排的未来。
首先是元数据驱动
元数据是Apache HOP中最重要的概念。元数据驱动着一切：从工作流和管道、到连接的各种平台、以及运行配置，HOP中每个项目都被定义为元数据。
HOP采用元数据驱动的方法，并引入了元数据注入（MDI）。元数据注入管道使用模板管道并在运行时注入必要的元数据。这显著减少了重复手动开发的工作量，从而使管道代码更小、更易于管理。
可视化代码编辑器
Hop GUI是一个全面的可视化IDE，可用于桌面（Windows、Mac OS和Linux）和浏览器（Hop Web）。使用Hop Gui，数据开发人员可以直观地设计、运行和调试工作流和管道。这种可视化的工作方式使开发人员能够比使用手工编写代码更高效。
不仅HOP的工作流和管道可以使用可视化编辑器轻松创建，维护可视化代码也更容易。在一个明确定义的可视化布局中识别和修复问题比滚动查看长长源代码要容易得多。
内核架构和插件
Hop的架构从头开始设计，将核心功能保持在一个干净、快速、稳健且轻量级的内核中。所有其他功能都通过插件添加，这些插件可以随意添加或删除。这使得Hop可以在物联网场景中的边缘设备上运行，也可以处理大量的数据。
Hop的常见用例包括：
1、利用云、集群和大规模并行处理环境将大型数据集加载到数据库中。
2、数据仓库具有内置支持，可用于处理缓慢变化的维度(SCD)、变化数据捕获(CDC)和替代键创建。
3、在不同数据架构之间进行集成，结合关系数据库、文件、Neo4j、MongoDB、Cassandra等NoSQL数据库。
4、在不同数据库和应用程序之间进行数据迁移。
5、数据分析和数据清理。
好的，这就是本节课程的主要内容。
