1、打印汉诺塔（递归法思想）的步骤：import java.util.Scanner;
/*
汉诺塔————要求：把A杆上的金盘全部移到C杆上，并仍保持原有顺序叠好。
操作规则：每次只能移动一个盘子，并且在移动过程中三根杆上都始终保持大盘在下，
小盘在上，操作过程中盘子可以置于A、B、C任一杆上。
在整个过程中具体所要
PIL (Python Image Library) 是 Python 平台处理图片的事实标准，兼具强大的功能和简洁的 API。这篇文章将从 PIL 的安装开始，介绍 PIL 的基本情况和基本用法。安装虽然本篇介绍的是 PIL，但实际上安装的却是 Pillow。PIL 的更新速度很慢，而且存在一些难以配置的问题，不推荐使用；而 Pillow 库则是 PIL 的一个分支，维护和开发活跃，Pillow
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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org.apache.iceberg.flink.data.FlinkParquetReaders.StringReader.readorg.apache.iceberg.parquet.ParquetValueReaders.StructReader.rea
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2022-10-28 11:38:00
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org.apache.iceberg.io.PartitionedFanoutWriter#writepublic void write(T row) throws IOException { // org.apache.fli
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2022-10-28 11:38:07
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# 使用FlinkSQL操作Iceberg表的Java Demo
Iceberg是一个开源项目，旨在为大数据湖中的大表提供一个可管理、可扩展和可靠的结构化数据存储层。FlinkSQL是Apache Flink提供的SQL查询的功能，它提供了一种简单、直观的方式来操作数据。
在本文中，我们将演示如何使用FlinkSQL操作Iceberg表的Java代码示例。我们将使用Iceberg作为数据存储层
原创
2024-06-14 06:12:40
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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
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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从dremio 22 开始iceberg 已经成为了dremio 标配的ctas 操作了，而且同时也支
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2022-10-04 21:59:30
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# Java连接Iceberg
Iceberg是一个开源的表格式数据存储库，它提供了一种在大规模数据下进行安全、高效、可扩展的数据管理和查询的方式。Iceberg支持ACID事务、数据版本控制和数据格式演变等功能，使得它成为了一个非常受欢迎的数据湖管理工具。
在Java应用程序中，连接Iceberg可以帮助我们更方便地管理和查询数据。本文将介绍如何使用Java连接Iceberg，并提供一些示例
原创
2024-02-26 04:55:17
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原创
2022-09-24 01:05:39
263阅读
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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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
256阅读
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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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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一，Object里面有什么方法1，常用的方法 a，native int hashCode()； b，boolean equals(Object obj)； c，native Object clone()； &nbs
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2024-07-22 19:44:16
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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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