Apache Iceberg：大数据湖的开放表格式解析

"尚硅谷大数据技术之数据湖Iceberg-1.1.0" 本文档主要介绍了Apache Iceberg，这是一个由Netflix开发并已发展为Apache顶级项目的开放表格式，旨在解决数据存储和计算引擎之间的兼容性问题。Iceberg的设计允许其与各种数据存储和计算平台无缝集成，如HDFS、S3、Flink和Spark，提供了流批一体的处理能力，支持实时分析，并具备强大的数据管理和模式演进功能。 1.1 Iceberg概述 Iceberg是一个面向大数据分析的开源表格式，它位于计算框架和数据文件之间，提供元数据管理和数据组织方式。它的设计目标是解耦数据存储和计算，使用户能够在不同的存储和计算引擎之间灵活切换，而无需担心数据格式的兼容性问题。 1.2 Iceberg特性 1.2.1 数据存储、计算引擎插件化 Iceberg的核心特性之一是其插件化的架构，支持多种数据存储（如HDFS、S3）和计算引擎（如Flink、Spark）。这使得用户可以根据实际需求选择合适的组件，甚至可以直接读取文件系统上的数据，增强了系统的灵活性。 1.2.2 实时流批一体 Iceberg实现了流式数据处理与批处理的融合，确保数据一旦写入，即可立即被查询，满足实时分析需求。同时，它提供流式和批处理的读写接口，简化了ETL（提取、转换、加载）流程。 1.2.3 数据表演化（TableEvolution） Iceberg允许通过SQL对表进行模式演进，这意味着可以轻松地修改表结构，而不必执行耗时的数据迁移。这降低了维护成本，提高了效率，对比于Hive等传统系统，Iceberg在模式更改上更为便捷。 1.2.4 模式演化（SchemaEvolution） Iceberg支持丰富的模式演化操作，包括添加新列、删除列、重命名列以及更新复杂类型列的长度。这种灵活性使得表结构能够随着业务需求的变化而灵活调整，而不会对现有的查询造成重大影响。 Apache Iceberg是一个强大且灵活的大数据解决方案，它通过其独特的设计和特性，解决了大数据处理中的许多挑战，为实时分析和大规模数据管理提供了高效且易于维护的平台。无论是在实时流处理还是批量处理场景下，Iceberg都能够提供出色的数据一致性、性能和可扩展性。