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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使用hive往elasticsearch的映射外部表中插入数据，报错：Caused by: org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopException: Could not write all entries [166/1047616] (maybe ES was overloaded?). Bailing out...分析：ES涉及到该部分源码如下：public voi
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2024-07-19 08:54:28
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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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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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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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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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# 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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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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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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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 Latin。Pig可以非常方便的处理HDFS和H
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2024-07-05 21:21:01
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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 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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# Apache Iceberg与Hive
Apache Iceberg是一个开源的数据表格式，专门用于存储和处理大规模数据集。它提供了一种高效的数据管理方式，可以实现快速查询和数据版本控制。而Hive是一个数据仓库系统，可以对大规模的数据进行查询和分析。结合Apache Iceberg和Hive可以实现更加高效的数据操作和管理。
## Iceberg的优势
Apache Iceberg相比
原创
2024-07-10 04:23:02
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# Iceberg Hive 区别实现
## 简介
在开始说明 Iceberg Hive 区别的实现步骤之前，让我们先来了解一下 Iceberg 和 Hive 的背景和基本概念。
### Iceberg
Iceberg 是一个开源的数据表格格式，旨在提供高效的数据读写和查询能力。它解决了传统 Hive 表格格式的一些限制和问题，例如缺乏原子性操作、难以更新和删除数据等。Iceberg 可以
原创
2023-12-17 08:30:30
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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
# Hive安装Iceberg
Iceberg 是一个开源的表格格式管理库，旨在提高 Apache Hive 和 Presto 的性能和可靠性。Iceberg 提供了一个用于管理和查询大规模数据集的简单接口，同时保持数据一致性和快速查询。
在本文中，我们将介绍如何在 Hive 中安装 Iceberg，并使用 Iceberg 创建和管理数据表。
## 安装Iceberg
要在 Hive 中使
原创
2024-06-08 05:22:25
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1．Hive是什么按照我的理解，Hive是一个中间工具。它的主要作用是将HQL（Hive Query Language）转换为一系列的MapReduce Job，利用Hadoop框架对数据进行类SQL处理。他的主要功能是在Hadoop框架上提供一个类SQL中间层，简化在Hadoop框架上实现SQL功能程序的编写。请思考一下，为了实现这个功能，Hive应该具备什么功能？
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2024-07-17 13:38:40
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# Hive2.1 + Iceberg: 用于构建大规模数据湖的开源工具
