使用spark-sql创建iceberg catalog

在Spark SQL中，要创建一个Iceberg Catalog，首先需要设置`spark.sql.warehouse.dir`环境变量来指定数据仓库目录，并且要在Spark应用程序启动时配置Iceberg支持。以下是基本步骤：

1. **设置环境变量**：
将`spark.sql.warehouse.dir`设置为你的数据仓库目录，比如：

   export SPARK_HOME=/path/to/spark/installation
   export SPARK_SQL_WAREHOUSE_DIR=$SPARK_HOME/jars/warehouse

这个目录将会作为默认的冰川数据仓库。

2. **启动Spark应用时配置Iceberg**：
在创建SparkSession时，可以显式地设置`spark.sql.extensions`和`spark.sql.catalog`属性，以启用Iceberg并指定catalog名称：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession \
       .builder \
       .appName("IcebergExample") \
       .config("spark.sql.extensions", "io.iceberg.spark.sql.IcebergSparkSessionExtension") \
       .config("spark.sql.catalog", "my_iceberg_catalog") \
       .getOrCreate()

`my_iceberg_catalog`是你自定义的Catalog名称。

3. **定义Catalog**：
Iceberg Catalog并不直接创建，而是在你开始写入数据时，它会在`spark.sql.warehouse.dir`下自动创建对应的目录结构。如果你需要创建特定格式的表，比如分区表，可以在创建表时指定：

   schema = ...  # 表结构定义
   table_name = "my_table"
   iceberg_table = spark.createDataFrame([], schema).write \
       .format("iceberg") \
       .mode("overwrite") \
       .saveAsTable(table_name)

4. **验证Catalog**：
一旦表创建成功，你可以在Spark环境中使用`DESCRIBE FORMATTED`命令查看表的信息，确认目录和元数据已经被Iceberg管理：

   DESCRIBE TABLE EXTENDED my_iceberg_catalog.my_table;

请注意，这仅适用于无连接的情况下。如果有集群级的Iceberg Catalog管理需求，你可能需要使用更复杂的部署方案，比如Iceberg Server或者Databricks的内置支持。