Flink+Iceberg+对象存储：构建阿里数据湖实践

本文主要探讨了如何利用Apache Flink（流处理框架）与Apache Iceberg（开源数据湖管理系统）结合对象存储构建高效且灵活的数据湖解决方案。阿里巴巴云栖号在2021年7月16日发布的这篇文章，由Dell科技集团高级软件研发经理孙伟在FlinkMeetup活动中分享。 首先，文章对数据湖生态进行了概述。一个成熟的数据湖应具备以下关键特性：1）海量的存储能力，如对象存储、公有云存储和Hadoop分布式文件系统(HDFS)；2）支持多种数据类型，包括非结构化的图像和视频，半结构化的CSV、XML和日志，以及结构化的数据库表；3）高效的元数据管理，确保计算引擎能够轻松访问和分析各类数据；4）兼容多样的计算引擎，如Flink、Spark、Hive和Presto，以适应企业现有的应用架构。 接着，作者重点讨论了在数据湖中使用结构化数据的应用场景。例如，来自不同数据源（如事务数据、日志、事件跟踪和物联网数据）的多样化数据通过流处理后，需要一个结构化的存储方案，既能实时处理，又能支持灵活的数据修改，如增加列或更改格式，而无需完全重构整个数据集。 为了实现这些目标，文章介绍了Flink与Iceberg的结合。Flink的强大实时处理能力与Iceberg的动态列式存储和可验证数据变更历史相结合，提供了高性能的数据写入和查询。同时，借助对象存储（如阿里云的OSS），数据湖可以实现低成本、高扩展性的存储，并且能轻松地跨区域复制和备份数据。 存储优化方面，文章提出了几点思考：如何在保证数据一致性（ACID）的同时，处理实时数据流，避免读取脏数据；如何通过Iceberg的特性减少数据转换的成本，实现灵活的数据更新；以及如何在大规模数据处理中实现高效的性能和成本效益。 总结来说，这篇文章提供了一个实用的框架，展示了如何通过Flink、Iceberg和对象存储技术构建高效的数据湖解决方案，以满足现代企业对数据处理和存储的需求，实现数据价值的快速提取和分析。