Apache Iceberg 是一种开源数据 Lakehouse 表格式，提供强大的功能和开放的生态系统，如：Time travel，ACID 事务，partition evolution，schema evolution 等功能。本文将讨论火山引擎EMR团队针对 Iceberg 组件的优化思路，通过引入索引来提高查询性能。采用 Iceberg 构建数据湖仓火山引擎 E-MapReduce（简称
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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原创
2022-09-24 01:05:39
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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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目录教程来源于尚硅谷1. 简介1.1 概述1.2 特性2. 存储结构2.1 数据文件(data files)2.2 表快照(Snapshot)2.3 清单列表(Manifest list)2.4 清单文件(Manifest file)2.5 查询流程分析3. 与Flink集成3.1 环境准备3.1.1 安装Flink3.1.2 启动Sql-Client3.2 语法 教程来源于尚硅谷1. 简介1.
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2024-06-01 13:06:26
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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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目录1. 表metadata API2. 表Scanning2.1 File Level2.2 Row level3. 表update操作4. Transactions5. Types数据类型5.1 基础数据类型5.2 集合数据类型6. Expressions表达式7. Iceberg各模块说明 下面以Hadoop Catalog为例进行讲解1. 表metadata APIimport org.
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2024-01-10 13:41:10
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1.写数据文件接口关系 Iceberg写数据文件时的类调用关系：TaskWriter -> BaseRollingWriter -> FileWriter -> FileAppender -> Iceberg封装的文件类型实现类 -> 具体文件类型的实现类2.TaskWriter 根据对Flink的分析，Iceberg写入是基于TaskWriter进行的publi
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2024-06-09 01:37:07
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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
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2023-06-19 14:48:35
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在介绍如何使用Iceberg之前，先简单地介绍一下Iceberg catalog的概念。catalog是Iceberg对表进行管理（create、drop、rename等）的一个组件。目前Iceberg主要支持HiveCatalog和HadoopCatalog两种Catalog。其中HiveCatalog将当前表metadata文件路径存储在Metastore，这个表metadata文
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2023-10-11 09:47:56
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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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【笔记】Apache Iceberg 原理介绍 | 阿里云 x StarRocks社区联合Meetup0. 前言1 Hive挑战2. Iceberg的解决方案 0. 前言Iceberg是为了解决Hive上云诞生的一个工具。 原理是一种用于跟踪超大规模表的新格式，是专门为对象存储（如 S3）而设计的。 核心思想：在时间轴上跟踪表的所有变化。强烈推荐看下这篇学习日志，看下iceberg如何读写，实际
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2024-01-18 20:06:04
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本文作为数据湖Iceberg专题的第二篇文章，将重点介绍Iceberg是什么，希望能让大家对Iceberg有一个初步的印象。
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2022-06-08 16:07:55
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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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为了更好的使用 Apache Iceberg，理解其时间旅行是很有必要的，这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行（Time travel）之前，我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇
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2024-06-23 17:08:31
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原作者：Sam Redai 随着Iceberg集成到越来越多的计算引擎中，有各种提供了强大功能的接口可以供你使用。本系列将介绍在没有引擎的情况下使用冰山表的底层Java API，而本文是本系列的第一篇。无论您是使用计算引擎的开发人员、维护生产Iceberg仓库的基础设施工程师，还是使用Iceberg表的数据工程师，Iceberg java客户端都提供了有价值的功能来支撑你使用Iceberg。尝试
1、配置参数和jar包 1、将构建好的Iceberg的spark模块jar包，复制到spark jars下cp /opt/module/iceberg-apache-iceberg-0.11.1/spark3-extensions/build/libs/* /opt/module/spark-3.0.1-
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2024-04-10 04:47:09
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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。
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2023-08-03 16:28:10
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# 如何实现Spark Iceberg
## 简介
在开始讲解如何实现Spark Iceberg之前，我们先来了解一下什么是Spark Iceberg。Spark Iceberg是一个开源项目，它提供了一种用于大规模数据湖管理的表格格式，可以在Spark上使用。它解决了传统数据湖管理的一些挑战，如数据一致性、事务性和并发性。
## 实现流程
下面是实现Spark Iceberg的一般流程，我们
原创
2023-07-22 03:53:00
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这种情况下不能使用Iceberg的分区转换，例如：days(timestamp)，如
原创
2023-05-06 21:49:46
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