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Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。Flink不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表Flink不支持带有WaterMark的Iceberg表Flink不支持添加列、删除列、重命名列操作。Flink对Iceberg Connector
SQL API 读取Kafka数据实时写入Iceberg表从Kafka中实时读取数据写入到Iceberg表中，操作步骤如下：一、首先需要创建对应的Iceberg表StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tblEnv = S
Flink与Iceberg整合SQL API操作Flink SQL 在操作Iceberg时，对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本，目前，Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题，所以这里使用Flink1.11.6版本与Iceberg0.11.1版本来演示Flink SQL API 操作Iceberg。一、SQL
Flink与Iceberg整合DataStream API操作目前Flink支持使用DataStream API 和SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表，建议大家使用SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表。Iceberg 支持的Flink版本为1.11.x版本以上，目前经过测试Iceberg版本与Flink的版本对应关系如下：Flink1.11.x版本与Iceberg0.
Structured Streaming实时写入Iceberg目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用Structured Streaming从Kafka中实时读取数据，然后将结果实时写入到Iceberg中。一、创建Kafka topic启动Kafka集群，创建“kafka-i
Spark与Iceberg整合写操作一、INSERT INTO"insert into"是向Iceberg表中插入数据，有两种语法形式："INSERT INTO tbl VALUES (1,"zs",18),(2,"ls",19)"、"INSERT INTO tbl SELECT ..."，以上两种方式比较简单，这里不再详细记录。二、MERGE INTOIceberg "merge into"语法
Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据，可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来
Spark与Iceberg整合DDL操作这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。一、CREATE TABLE 创建表Create table 创建Iceberg表，创建表不仅可以创建普通表还可以创建分区表，再向分区表中插入一批数据时，必须对数据中分区列进行排序，否则会出现文件关闭错误，代码如下：val spark: SparkSession
Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1
Iceberg表数据组织与查询一、下载avro-tools jar包由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro-tools查看avro文件信
Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL TABLE√√CREATE TABLE√√DROP TABLE√√SELECT√√INSERT INTO√√这里基于Hive3.1.2版本进行Hive操作Iceberg表讲解。一、开启Hiv
Iceberg特点详述和数据类型一、Iceberg特点详述1、Iceberg分区与隐藏分区（Hidden Partition）Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。在Hive中也支持分区，但是要想使分区能加快查询速度，需要在写SQL时指定对应的分区条件
Iceberg数据存储格式一、Iceberg术语data files（数据文件）:数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：00000-0-root_20211212192602_8036d31b-9598-4e30-8e67-ce6c39f
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更
Hudi与Flink整合Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容，目前经过测试，Hudi0.8.0版本开始支持Flink，通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。但是应该是有一些问题，目前问题如下：在本地执行Flink代码向Flink写数据时，存在“java.lang.AbstractM
什么是HudiApache Hudi是一个Data Lakes的开源方案，Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi能够基于HDFS之上管理大型分析数据集，可以对数据进行插入、更新、增量消费等操作，主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。Hudi非常轻量级，可以作为lib与Spark、Flink进
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储
大数据联盟地址：https://bbs.csdn.net/forums/lanson文章目录Hudi概念术语一、T
大数据架构师学习成神之路，一个菜鸟如何从入门到入土的路线，拥有它才能预测你的未来......
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目录大数据常见端口汇总一、Hadoop二、Zookeeper三、Hbase四、Hive五、Spark六、Kafka七、Flink八、Flume九、Redis十、CDH十一、HUE前言2021大数据领域优质创作博客，带你从入门到精通，该博客每天更新
2021大数据领域优质创作博客，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善大数据各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。有对大数据感兴趣的可以关注微信公众号：三帮大数据
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