# 实现 Iceberg 数据湖架构的指南
## 什么是 Iceberg 数据湖？
Apache Iceberg 是一种开源表格式，旨在简化大规模数据湖（data lake）上的数据管理。它如同一个中间层，使得用户能够更高效地查询和操作存储在不同后端（如 Amazon S3、HDFS等）中的数据。接下来的流程指导你如何构建 Iceberg 数据湖架构。
## 实现 Iceberg 数据湖的步
一、数据湖的定义维基百科上定义，数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储：结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）二进制数据（如图形、音频、视频）。 但是随着大数据技
转载
2023-10-26 16:39:31
249阅读
数据湖iceberg-day011.1 什么是数据湖1.1.1 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。1.1.2 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
转载
2024-08-01 10:47:47
140阅读
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。
转载
2022-06-08 16:07:55
2746阅读
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
1675阅读
为了解决数据存储和计算引擎之间的适配的问题，Netflix开发了Iceberg，2018年11月16日
原创
2023-05-06 15:23:42
407阅读
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
原创
精选
2022-07-06 07:24:15
906阅读
点赞
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
原创
精选
2022-07-05 09:16:43
1275阅读
点赞
然后来看一下iceberg和其他数据湖框架的对比这里可以看到hudi支持的多一点对吧,但是。iceberg有自己的优势,并且他们都支持timeline 也就是时间旅行对吧.然后这个图是显示了,数据湖三剑客的开源时间,以及火热程度,可以对比一下看看.
原创
2023-10-17 00:38:41
4500阅读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜数据湖的前世今生互联网技术发展的当下，数据是各大公司最宝贵的资源之一已经是不争的事实。收据的收集、存储和分析已经成为科技公司最重要...
原创
2021-10-16 10:16:06
740阅读
实践数据湖iceberg 第一课 入门 实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式 实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg 实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从k
原创
2022-12-20 21:42:19
127阅读
相反，如果您使用的是独立模式，Flink SQL Client 会连接到一个已经运行的 Flink 集群。在嵌入式模式下，Flink S
原创
2023-05-06 21:50:27
904阅读
Iceberg核心思想 在时间轴上根据快照跟踪表数据的修改特性：优化数据入库流程可以merge
与上层引擎解耦，不绑定spark
统一数据存储，灵活文件组织
增量读取能力实现细节： 快照设计:每次读写更新生成快照，写会生成新的隔离快照，并在写完
Spark安装包下载地址：https://mirro
原创
2023-05-06 21:50:09
780阅读
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
原创
2022-07-08 06:14:54
2048阅读
点赞
Manifest file也是一个元数据文件，它列出组成快照（snapshot）的数据文件（data files）
原创
2023-05-06 15:23:32
219阅读
架构维度Delta Lake元数据存储JSON日志文件 + Parquet数据文件专用元数据文件（JSON）Timeline + 元数据文件事务机制乐观并发控制 + 事务日志乐观并发控制 + 快照时间线 + 索引核心抽象版本化表快照表时间线驱动的表存储布局目录结构 + 分区子目录扁平命名空间 + 分区键分区目录 + 文件组计算依赖强依赖Spark无强依赖，多引擎支持支持Spark/Flink，原生支持有限扩展性中等，主要依赖Spark生态高，多引擎支持中高，流处理能力突出。
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
原创
精选
2022-07-09 09:39:21
774阅读
点赞
简介： 上海站 Flink Meetup 分享内容，如何基于Flink、对象存储、Iceberg 来构建数据湖生态。 本文整理自 Dell 科技集团高级软件研发经理孙伟在 4 月 17 日 上海站 Flink Meetup 分享的《Iceberg 和对象存储构建数据湖方案》，文章内容为： 数据湖和 ...
转载
2021-07-15 11:26:00
390阅读
2评论
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
推荐
原创
2022-07-14 08:09:08
740阅读
点赞
