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综合排序丨最热优先丨最新优先

——梭罗的《瓦尔登湖》 https://github.com/apache/iceberg https://iceberg.apache.org/ Apache Iceberg：现代数据湖的高性能格式 Iceberg 的主要功能 Iceberg 提供了一系列强大功能，使其成为现代数据湖的理想选择：表级别的快照和快照隔离：Iceberg 支持表级别的快照，使用户能够在不影响其他操作的情况下进行数据操作如何开始使用 Apache Iceberg 开始使用 Apache Iceberg 非常简单。以下是一些基本步骤：安装 Iceberg：你可以通过 Maven 或 Gradle 将 Iceberg 依赖添加到你的项目中。详细的安装指南可以在 Iceberg 文档中找到。配置 Iceberg 表：使用 Iceberg API 创建和配置表，包括定义 schema 和分区策略。

2025-03-03

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一 Iceberg1 hive1.数据更改效率低2.无法在一次操作中安全地更改多个分区中的数据3.在实践中，修改同一数据集的多个作业不是安全的操作4.大型表所需的所有目录列表都需要很长时间5.用户比较知道每张表实际的物理布局 6.性能差2 Why Iceberg1. 在数据、用户和应用程序规模上实现上述所有目标3 What is Iceberg iceberg = 元数据+数据元数据 = metadata + manifestlist_file + manifest_file Iceberg 即将推出一种新的数据更改策略，称为“读取时合并”，其幕后行为会有所不同，但仍会为您提供相同的更新和删除功能。不是引擎，以上过程实际过程都是集成Iceberg的其他工具或者引擎来完成；部分翻译：https://www.dremio.com/resources/guides/apache-iceberg-an-architectural-look-under-the-covers

2024-11-26

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snowflake-cloud-data-platform

azure-data-lake

Iceberg表格式

Iceberg查询时，先访问Iceberg Catalog获取目标表对应的元数据指针，基于元数据指针找到对应的数据文件读取。 Iceberg表是Hive表的一个超集。Hive基于文件夹级别追踪数据，Iceberg支持基于文件级别追踪数据。 Iceberg构成 Catalog Iceberg Catalog 是Iceberg的顶层组件，负责管理所有 Iceberg表的元数据和元数据操作，为计算引擎提供统一的接口访问和操作Iceberg表的元数据 Iceberg会按照分区策略进行数据文件组织，以便优化数据访问；Iceberg更新时会产生大量小数据文件。 Iceberg快速入门

2025-03-14

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实时数仓-Iceberg

升级架构升级之后的架构如下，我们引入了 Iceberg。图片针对 Lambda 架构，将原先的 Hive 近实时业务数据迁移到 Iceberg 中，而 Iceberg 本身的设计就可以处理元数据量大的问题；针对 Kappa 架构，对于实时性要求不高的数据存入 Iceberg何以解决这些问题Iceberg 架构解析从存储角度上来看 Iceberg 分为三层。 Iceberg 为何可以处理大量元数据？总体来讲 Iceberg 分为两部分数据，第一部分是数据文件，例如下图中的 Parquet 文件，每个数据文件对应一个校验文件（.crc文件）。 Iceberg 何以能做近实时入湖我们以 Flink 写入 Iceberg 为例详细阐述为何 Iceberg 只能做近实时的入湖，如下图所示:图片其中，IcebergStreamWriter 主要用来写入记录到对应的

2022-06-06

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数据湖（二十）：Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比

Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。 Flink不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表Flink不支持带有WaterMark的Iceberg表Flink不支持添加列、删除列、重命名列操作。 Flink对Iceberg Connector支持并不完善。二、Iceberg与Hudi对比Iceberg和Hudi都是数据湖技术，从社区活跃度上来看，Iceberg有超越Hudi的趋势。支持批量和实时数据读写Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点：Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式，Hudi支持Parquet和Avro格式。 Spark与Iceberg和Hudi整合时，Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。

2022-07-27

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数据湖计算 DLC

实时数仓：Iceberg

升级架构升级之后的架构如下，我们引入了 Iceberg。针对 Lambda 架构，将原先的 Hive 近实时业务数据迁移到 Iceberg 中，而 Iceberg 本身的设计就可以处理元数据量大的问题；针对 Kappa 架构，对于实时性要求不高的数据存入 Iceberg Iceberg何以解决这些问题 1. Iceberg 架构解析从存储角度上来看 Iceberg 分为三层。 Iceberg 为何可以处理大量元数据？总体来讲 Iceberg 分为两部分数据，第一部分是数据文件，例如下图中的 Parquet 文件，每个数据文件对应一个校验文件（.crc文件）。 Iceberg 何以能做近实时入湖我们以 Flink 写入 Iceberg 为例详细阐述为何 Iceberg 只能做近实时的入湖，如下图所示: 其中，IcebergStreamWriter

腾讯云大数据

2022-05-16

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流计算 Oceanus

Flink集成Iceberg小小实战

官方的定义，iceberg是一种表格式。 Flink+ Iceberg搭建使用 Apache Iceberg支持Apache Flink的DataStream Api和Table Api写记录进iceberg表。检查表现在Iceberg不支持在flink Sql中检查表，我们需要使用 iceberg’s Java API 去读取Iceberg来得到这些表信息。 3.7. 将来提升当前flink iceberg整合工作还有下面的特性不支持：不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表；不支持创建带有计算列的Iceberg表；不支持创建带有水印的Iceberg表；不支持添加列 Iceberg实例 4.1. 使用编程SQL方式读写Iceberg表 4.1.1.

大数据真好玩

2021-07-30

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浅谈iceberg的存储文件

这是我的第100篇原创文章【前言】上一篇文章介绍了如何通过java api对iceberg进行操作。这次我们来聊聊iceberg里的存储文件。 iceberg中的持久化存储的文件可以简单的分为数据文件和元数据文件。 { "manifest_path": "hdfs://hdfsHACluster/user/hive/warehouse/iceberg_db.db/developer/metadata/051dc090 【总结】简单小结一下，本文主要介绍了iceberg持久化的几个文件，以及文件的存储内容与格式，以及相互之间的关联关系，最后通过一个实际例子，分析了元数据文件的组织与变更。了解了这些内容，将有助于理解iceberg的数据读写流程，以及其他相关逻辑。当然，文章中也提到了元数据文件格式的版本（v1，v2），不同版本对使用上也会有所区别。后面再单独讲解。

2023-03-21

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iceberg的java api使用

【前言】了解一个组件的最好方式是先使用该组件，今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。为什么是选择api进行介绍，而不是更通用的flink、spark、hive等。，因此先从api入手，后续对flink，spark，trino等组件对iceberg的操作原理理解起来也会更容易些。 import org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog; HiveCatalog catalog = new HiveCatalog(); catalog.setConf 【总结】本文主要介绍iceberg api的一些基本操作，这里未涉及数据的更新与删除，因为这是一个比较大的知识点。另外，分区的新增，添加新的列这些操作的背后逻辑和iceberg的文件存储格式都有一定的关系，我们后续会逐一介绍。

2023-03-21

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iceberg支持的数据类型

iceberg 0.11.1支持的数据类型如下，这些东西在iceberg官网都有，只是有时候官网打不开，所以记录下： Type Description Notes boolean 布尔型，True or with elements of any data type map<K, V> A map with keys and values of any data type 参考文章： 1、https://iceberg.apache.org

johnhuster的分享

2022-03-28

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