Apache Iceberg 项目下载及安装教程
iceberg Apache Iceberg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/iceberg4/iceberg
1、项目介绍
Apache Iceberg 是一个高性能的表格式,专为大数据分析而设计。它提供了可靠性和简单性,使得像 Spark、Trino、Flink、Presto、Hive 和 Impala 这样的引擎可以安全地同时处理相同的表。Iceberg 的核心目标是解决大数据处理中的数据一致性和性能问题,同时提供灵活的表管理和查询能力。
2、项目下载位置
你可以通过以下链接从 GitHub 下载 Apache Iceberg 项目:
3、项目安装环境配置
3.1 环境要求
- Java 版本: Iceberg 支持 Java 11、17 或 21。
- 构建工具: 使用 Gradle 进行构建。
- Docker: 部分测试需要 Docker 环境。
3.2 环境配置示例
以下是配置 Java 和 Gradle 的示例步骤:
-
安装 Java:
- 下载并安装适合你操作系统的 Java 版本(11、17 或 21)。
- 配置
JAVA_HOME
环境变量。
export JAVA_HOME=/path/to/java export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
-
安装 Gradle:
- 下载并安装 Gradle。
- 配置
GRADLE_HOME
环境变量。
export GRADLE_HOME=/path/to/gradle export PATH=$GRADLE_HOME/bin:$PATH
-
配置 Docker(仅适用于 MacOS):
- 如果使用 Docker Desktop,可能需要创建一个符号链接以确保测试能够检测到 Docker。
sudo ln -s $HOME/Library/Containers/com.docker.docker/Data/docker.sock /var/run/docker.sock
4、项目安装方式
4.1 克隆项目
首先,从 GitHub 克隆 Iceberg 项目到本地:
git clone https://github.com/apache/iceberg.git
cd iceberg
4.2 构建项目
使用 Gradle 构建项目:
./gradlew build
如果需要跳过测试,可以使用以下命令:
./gradlew build -x test -x integrationTest
4.3 代码风格修复
如果需要修复代码风格,可以使用以下命令:
./gradlew spotlessApply
对于所有版本的 Spark/Hive/Flink,可以使用:
./gradlew spotlessApply -DallModules
5、项目处理脚本
Iceberg 提供了多个模块来支持不同的处理引擎和数据格式。以下是一些常用的模块:
- iceberg-common: 包含通用工具类。
- iceberg-api: 包含 Iceberg 的公共 API。
- iceberg-core: 包含 Iceberg API 的实现和支持 Avro 数据文件。
- iceberg-parquet: 支持 Parquet 文件格式的模块。
- iceberg-arrow: 支持 Arrow 内存格式的模块。
- iceberg-orc: 支持 ORC 文件格式的模块。
- iceberg-hive-metastore: 支持 Hive Metastore 的模块。
- iceberg-data: 支持直接从 JVM 应用程序处理表的模块。
这些模块可以根据需要进行选择和集成。
通过以上步骤,你可以成功下载并安装 Apache Iceberg 项目,并开始使用它进行大数据分析。
iceberg Apache Iceberg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/iceberg4/iceberg
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考