开源大数据：Iceberg新一代数据湖技术实践

数据湖三剑客

1、Iceberg 基本结构

1-1、Iceberg 表格式

        Apache Iceberg是一种用于大型分析数据集的开放表格格式。Iceberg向Trino和Spark添加了使用高性能格式的表，其工作方式就像SQL表一样

2、Icebreg 核心

        通过快照方式，在时间延续上记录表的所有变化

        2-1、某个时间节点，表的所有数据文件列表

        2-2、每次更新操作都生成新的快照

        2-3、实现数据：原子性、读写分离、时间延续和回滚、增量消费

3、Icebreg 元数据管理

        3-1、元数据：结构、分区信息、属性、快照记录

        3-2、分成：HMS 或文件内容、元数据JSON、快照、数据文件

4、Icebreg 应用

        4-1、优化导入流程：Icebreg 提供ACID 事务能力，读写分离，写入可见，不影响当前数据处理，简化ETL

        4-2、多种分析引擎：优秀的内核便于适应各种特定引擎，目前支持：Spark、Trino、Flink、Presto、Hive。

        4-3、统一存储：批任务和流任务可以使用相同的存储数据模型(文件系统、对象存储)，数据不再孤立，支持隐藏分区和分区进化，方便业务进行数据分区策略，Parquet,ORC,Avro 列存储和行存储的兼顾。

        4-4、增量处理能力：Icebreg 支持流式数据的落地和增量消费、Spark Structured Straming 适配，Flink sink .source适配