2021年汽车之家基于Iceberg的湖仓一体架构实践分享
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更新于2024-07-05
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"3-2+基于Iceberg的湖仓一体架构实践.pdf"
本文主要探讨了基于Apache Iceberg的湖仓一体架构在汽车之家实时计算平台的实践应用,着重介绍了Iceberg的相关特性和解决的问题,以及实施入湖实践的流程。
01 Iceberg介绍
Apache Iceberg是一个用于大规模分析数据的开源表格式,它旨在解决传统Hive数据仓库面临的诸多挑战。在Hive中,时效性难以提升,无法满足准实时数据分析的需求,也不支持增量读取和流批统一。此外,Hive不支持ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性,对于Upsert场景和行级删除的支持较差,且表结构和分区规范的变更管理不便。Iceberg则通过提供开放的、支持ACID操作的表格式,以及优化的元数据管理和并发提交机制,有效解决了这些问题。它支持Parquet、ORC、Avro等多种数据格式,并能与Spark、Flink、Hive、Trino/Presto等计算引擎无缝集成。其关键特性包括分钟级的提交可见性、历史快照回溯、增量快照机制以及流批读写的统一接口。
02 入湖实践
在入湖实践中,数据的实时写入是关键环节。Iceberg通过增量快照机制,能够实现实时数据的高效写入。每次提交(commit)都会生成一个新的快照(Snapshot),每个快照对应所有数据文件的完整状态。这种机制使得数据写入不仅快速而且可追踪,保证了数据的一致性和完整性。具体实现可能涉及到数据源的实时处理,如使用Flink或Spark Streaming等实时计算框架,将数据流式写入Iceberg表,同时保持低延迟和高可用性。
03 多维分析
湖仓一体架构的优势在于提供了统一的数据视图,使得用户可以在同一个平台上进行多维度的分析。借助于Iceberg的强一致性和丰富的元数据,可以轻松地进行复杂查询和多维分析,无需在数据湖和数据仓库之间进行繁琐的数据迁移。这大大提升了数据分析的效率和灵活性。
04 后续规划
随着湖仓一体架构的深入实践,未来可能的规划可能包括进一步优化实时写入性能、扩展更多的计算引擎支持、增强数据治理能力,以及利用Iceberg的特性实现更高级别的数据服务,如时间旅行(Time Travel)功能,以便追溯历史数据状态。此外,可能还会探索如何更好地整合上游数据源,提升数据质量,以及在安全和隐私保护方面做出改进。
总结来说,基于Iceberg的湖仓一体架构为汽车之家带来了更高效、灵活和可靠的实时数据分析能力,它通过解决传统数据仓库的局限性,实现了数据的无缝流动和多生态的计算支持。这一实践不仅对汽车之家,对其他寻求提升大数据处理效率的企业也具有重要的参考价值。
2022-06-11 上传
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