和Hudi类似，Iceberg也提供了数据湖的功能，根据官网的定义，它是一个为分析大数据集开源的表存储格式，可以SQL表一样用Spark、Preso进行查询。Iceberg框架很好的解耦了数据计算与数据存储，计算引擎支持Spark、Flink和Hive等。本文第一部分将用Spark进行数据操作，后续再补充Flink操作部分。功能特性支持Schema变更：字段的增删改对数据表没有影响Hidden P
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2023-11-10 11:37:21
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1.Iceberg结构基础1.1.文件结构 大框架上，Iceberg的文件组织形式与Hive类似，都是HDFS的目录，在warehouse下以/db/table的形式组建结构。 不同的是，Iceberg是纯文件的，元数据也存储在HDFS上，并做到了文件级别的元数据组织。 在/db/table的目录结构下，有两个目录：metadata和data，用于存储元数据和数据。 data下存储数
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2023-09-27 10:42:09
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# Iceberg 和 Hive 的实现指南
在当今大数据处理的世界中，Apache Iceberg 和 Apache Hive 是两种重要的技术，它们可以协同工作，帮助我们高效地管理和查询大规模数据。本文将详细讲解如何使用 Iceberg 和 Hive，适合新入行的小白开发者。
## 一、项目概述
### 什么是 Apache Iceberg？
Apache Iceberg 是一个高性能
原创
2024-08-04 07:39:24
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Hive 和 Iceberg 是近年来在大数据处理和分析领域中备受关注的两种技术。Hive 提供了高效的 SQL 查询功能，使用户能够在 Hadoop 上处理大量数据，而 Iceberg 则是为大规模数据湖构建的表格式，旨在提高数据管理和查询性能。尽管这两种技术在数据处理领域都有各自的重要性，但如何将它们结合使用以解决实际的技术痛点，成为了许多企业面临的一大挑战。
## 背景定位
在实际业务中
1、Iceberg简介本质：一种数据组织格式1.1、应用场景①面向大表：单表包含数十个PB的数据②分布式引擎非必要：不需要分布式SQL引擎来读取或查找文件③高级过滤：使用表元数据，使用分区和列级统计信息修建数据文件1.2、集成方式：通过Lib与Flink、Spark集成。 Icrbeg非常轻量级，与Flink、Spark整合时通过一个Jar包整合。2、数据存储文件解析核心：每一个对表产生改变的操作
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2023-12-25 06:11:38
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# iceberg和hive整合
## 简介
在大数据领域，数据仓库是非常重要的。而Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询的功能，可以对大规模数据进行分析和处理。而Apache Iceberg则是一个开源的表格格式化存储，它为大数据提供了一种高效、强大、可扩展的数据管理方式。本文将介绍如何将Iceberg和Hive整合在一起，以便更好地管理和查询数据。
原创
2023-07-26 22:50:04
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# Iceberg 与 Hive 关系探讨
在大数据处理技术中，Apache Hive 和 Apache Iceberg 是两个非常重要的组件。Hive 作为一个数据仓库软件，主要用于数据汇总、查询和分析，而 Iceberg 是一个高性能的表格式，它旨在简化大规模数据集的管理。本文将深入探讨 Iceberg 和 Hive 之间的关系，同时提供一些代码示例，以及可视化的图表来帮助理解。
## I
hive整合iceberg 1.6 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：
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2022-11-09 14:43:00
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关于“Apache Iceberg”和“Hive”的区别，实际上这两者都是非常流行的数据湖和数据管理技术，但在设计理念和功能上有着显著的不同。接下来，我会详细介绍环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在进行Iceberg和Hive的比较及实验之前，我们需要做好相应的环境准备。
**软硬件要求：**
- **操作系统**：Linux (推荐使用Ubun
假设我们的表是存储在 Hive 的 MetaStore 里面的，表名为 iteblog，并且数据的组织结构如上如所示。1.查询最新快照的数据•通过数据库名和表名，从 Hive 的 MetaStore 里面拿到表的信息。从表的属性里面其实可以拿到 metadata_location 属性，通过这个属性可以拿到 iteblog 表的 Iceberg 的 metadata 相关路
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2023-08-12 23:01:23
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Pig
一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：） Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。 Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig L
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2023-08-21 22:51:40
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iceberg的调研报告本文中2021年3月创作。我2022年1月份查看官网已经更新了很多新特性(对Spark的支持和Flink的支持)。所以本篇文章参考即可。不能成为最终认定。 参考：官网，数据湖对比iceberg简介 Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to
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2024-10-22 14:52:59
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在业界的数据湖方案中有 Hudi、Iceberg 和 Delta 三个关键组件可供选择。一、Iceberg 是什么？Iceberg 官网中是这样定义的：Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets即 Iceberg 是大型分析型数据集上的一个开放式表格式。通过该表格式，将下层的存储介质（HDFS、S3、OSS等）
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2023-12-18 14:45:37
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比较TOP+NOT IN分页方式和ROW_NUMBER()分页的效率
很多年以后，还有很多程序员不知道SQL Server2005有了更方便的分页方法，这就是ROW_NUMBER()函数。我们知道SQL2000时代的分页方式是TOP加NOT IN截取中间数据，效率也是很不错的，但这两种效率到底如何呢，我们这次以一万、十万和百万数据量的数据做演示，比较这两
一、Iceberg概念及特点 Apache Iceberg是一种用于大型数据分析场景的开放表格式（Table Format）。Iceberg使用一种类似于SQL表的高性能表格式，Iceberg格式表单表可以存储数十PB数据，适配Spark、Trino、Flink和Hive等计算引擎提供高性能的读写和元数据管理功能，Iceberg是一种数据湖解决方
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2024-01-12 09:06:32
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# `Iceberg` 和 `Hive` 的继承关系
## 1. 引言
本文旨在讨论 `Iceberg` 和 `Hive` 之间的继承关系。首先，我们会介绍 `Iceberg` 和 `Hive` 的概念，并解释为什么需要继承。然后，我们会详细讨论如何在代码中实现继承关系，并给出示例代码。最后，我们会使用类图和序列图来展示继承关系的结构和执行过程。
## 2. `Iceberg` 和 `Hiv
原创
2023-10-09 07:14:56
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目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。Apache Hudi 是由 Uber 的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的 fast upsert/delete 以及
# Hive Iceberg: 数据湖中的数据管理工具
在大数据领域中，数据湖是一种用于存储和管理各种结构和非结构化数据的解决方案。数据湖的一个关键挑战是如何有效地管理和查询海量的数据。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，而Iceberg则是为Hive提供的一个用于数据管理的开源工具。本文将介绍Hive Iceberg的用途和原理，并提供一些基于Hive Iceberg的代码示例。
原创
2023-08-03 16:28:10
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pig的特点 1）专注于于大量数据集分析； 2）运行在集群的计算架构上，Yahoo Pig 提供了多层抽象，简化并行计算让普通用户使用；这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划，然后在物理集群上执行这些计划； 3）提供类似 SQL 的操作语法； 4）开放源代码； Pig与Hive的区别 对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Jav
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2023-11-10 03:25:49
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1iceberg 详细设计Apache iceberg 是Netflix开源的全新的存储格式，我们已经有了parquet、orc、arvo等非常优秀的存储格式以后，Netfix为什么还要设计出iceberg呢？和parquet、orc等文件格式不同， iceberg在业界被称之为Table Foramt，parquet、orc、avro等文件等格式帮助我们高效的修改、读取单个文件；同样Table
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2024-03-05 17:21:05
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