Flink处理Iceberg小文件合并实践源码解析

本文档主要介绍了在Hive环境下使用Iceberg框架处理小文件的一种实践方法。Iceberg是Apache开发的一个开源数据存储系统，它提供了一种结构化数据的持久化层，适用于大数据处理场景。在这个名为`UnionDelData`的Java类中，作者展示了如何通过Apache Flink（一个分布式流处理框架）与Iceberg集成，对多个小文件进行合并，并实现数据清理策略。 首先，该程序的入口点是`main`方法，接受五个参数： 1. `tableNames`：表示待处理的表名列表，这是合并操作的基础数据源。 2. `targetsSize`：表示目标文件大小阈值，当单个文件达到此大小时触发合并操作，单位是字节。 3. `parallelism`：并行度，即Flink任务的并发执行数量。 4. `retainTime`：保留时间，指保留最近多少时间内的数据，单位是毫秒。 5. `retainLastNum`：保留最后的文件数量，即使它们未达到指定的大小。 在代码中，通过`CatalogLoader`加载Iceberg的元数据目录，`Catalog`和`Namespace`用于定位特定命名空间下的表。`TableIdentifier`用于构建表的标识，以便于后续操作。`Actions`类包含了对Iceberg表进行操作的方法，如数据的合并。 `parseSizeToBytes`和`parseTimeToMillis`这两个辅助函数分别用于将输入的字符串转换为字节和毫秒，确保参数转换的准确性。如果传入的参数不足或格式不正确，程序会给出使用示例和错误提示，然后返回。 这个`UnionDelData`类的主要功能是监控表中的小文件，当文件大小达到`targetsSize`或文件数量达到`retainLastNum`时，执行数据合并操作。合并过程可能涉及到数据切分、排序和写入新表等步骤，以减少小文件的数量和提高数据访问效率。此外，通过`retainTime`参数，还可以定期清理过期的数据，进一步优化存储资源。 这篇代码示例展示了如何利用Iceberg的灵活性和Flink的强大处理能力，来解决实际的大数据场景中小文件合并和数据管理的问题，有助于提升数据分析和处理的性能。在实际应用中，用户可以根据自己的需求调整参数，以适应不同的数据处理场景。