IceBerg数据湖_简介002_对比IceBerg和Hive_hive元数据查询慢导致iceberg的产生---大数据之_数据湖框架Apache Iceberg工作笔记0002

最新推荐文章于 2024-09-03 22:22:20 发布
最新推荐文章于 2024-09-03 22:22:20 发布
阅读量320 收藏
点赞数
分类专栏： 离&实时计算&大数据 文章标签： iceberg数据湖 数据湖 iceberg和hive对比
本文为博主原创文章，未经博主 添柴程序猿 允许不得转载 违者追究法律责任。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lidew521/article/details/133688592
版权
Apache Iceberg是一种表格式管理工具，位于数据存储和计算引擎之间，如Spark。相较于Hive，Netflix因Hive元数据查询速度慢而创建了Iceberg。Hive的分区方式导致大量目录，查询时需通过MySQL获取分区信息后再在HDFS上逐个扫描，而Iceberg将元数据存储在内部，直接定位到HDFS具体文件，显著提高查询效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

可以看到Iceberg处于，数据存储之上，计算引擎之下，中间的这个部分。

然后我们再来看，主要是iceberg是表格式的，这里他在存储之上，在计算引擎之下，这里的计算引擎可以是spark，如果类比hive，那么iceberg也提供了类似表格的管理方式。

然后继续来看，这里iceberg，我们对比一下hive来说，因为Netflix公司，就那个拍电影的公司，之前用的也是hive处理，但是发现了一个问题，

因为我们知道hive支持数据的分区，分区其实就是一个个的目录对吧，对应他在hdfs上的一个个的目录，比如我们要

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
IceBerg数据湖_介绍_高表达SQL_完整模式演化_时间旅行和回滚_隐藏分区_数据压缩合并---大数据之_数据湖框架Apache Iceberg工作笔记0001
添柴程序猿的专栏
04-18 260
而第二点,完整的模式演化,这个体现在,他也可以对表,分区,或者列进行修改,比如说对表的属性,分区,以及列进行修改,比如对表进行alter tbale进行修改,对列进行修改,添加,或修改,我们知道如果在hive中直接这样修改就可能造成数据会显示不出来.hive的分区,通过分区只能定义到文件在什么目录,而iceberg,除了能定义文件在什么目录也就是分区的位置,还能定义一些文件的位置,比如 分区过滤的时候可以跳过一些,不必要的分区和文件.这样查询过滤的效率就会高很多.
【大数据入门核心技术-Iceberg】（二）Iceberg与Hive整合
10-16 402
重启hadoop 、yarn 、hiveserver2。2、修改hive-site.xml。Iceberg提供一个开放通用的表格式（Table Format）实现方案，不和特定的数据存储、计算引擎绑定。目前大数据领域的常见数据存储（HDFS、S3...），计算引擎（Flink、Spark...）都可以接入Iceberg。 在生产环境中，可选择不同的组件搭使用。甚至可以不通过计算引擎，直接读取存在文件系统上的数据.Iceberg提供一个开放通用的表格式（Table Format）实现方案，不和特
爱奇艺数据湖实战 - Hive数仓平滑入湖
爱奇艺技术产品团队
03-08 433
爱奇艺基于 Hive 构建了传统的离线数据仓库，支持了公司运营决策、用户增长、视频推荐、会员、广告等业务需求。近几年，随着业务对数据实时性的更高要求。我们引入了基于 Iceberg 的数据湖技术，大幅提升数据查询性能及整体流通效率。从性能和成本角度考虑，将现有的Hive表迁移到数据湖是必要的。然而多年来，大数据平台上已经积累了数百 PB 的 Hive 数据，如何将 Hive 迁移到数据湖，成为我们...
爱奇艺数据湖实战
架构师小秘圈
02-04 599
01 什么是数据湖？数据湖概念于2010年[1]首次提出，经过多年的演变，目前演化出两种不同的定义——公有云数据湖、非公有云数据湖。公有云数据湖AWS [2]、Google Cloud [3] 以及国内的阿里云、腾讯云等公有云厂商对数据湖的定义是一个集中的、近乎无限空间的数据存储区，支持结构化、半结构化、非结构化等各种类型数据。在公有云厂商的语境下，数据湖一般就是各家的云存储产品，比如...
iceberg对比hive优势
bitcarmanlee的博客
08-02 4122
在传统的实时数仓中，由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能，我们一般采用parquet，orc等列存储数据格式。传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题，比如流式数据不断的往hive表进行写入，如果同时有一个合并程序进行小文件的合并，那么这时候对同一份数据进行读写。当有实时指标计算的需求时，可以使用 flink 实时计算框架，来构建近实时数仓，而且iceberg 存储全量数据，且仍然有批计算能力，可以在流式计算作业运行的同时，跑一个批作业来进行数据回溯或者数据纠正。
iceberg的调研报告
黑眼圈@~@从不出水文
03-15 2422
iceberg的调研报告 参考：官网 iceberg简介 Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table. 设计初衷是:以类似于SQL的形式高性能的处理大型的开放式表, 联想HIVE工具!其对类似hive作
数据湖Iceberg介绍和使用(集成Hive、SparkSQL、FlinkSQL)
迷雾总会解
07-01 7118
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日进入Apache孵化器，2020 年5月19日从孵化器毕业，成为Apache的顶级项目。Iceberg是一个面向海量数据分析场景的开放表格式（Table Format）。表格式（Table Format）可以理解为元数据以及数据文件的一种组织方式，处于计算框架（Flink，Spark…）之下，数据文件之上。大数据领域发展至今已经经历了相当长时间的发展和探索，虽然大数据技术的出现和迭代降低了用户处理海量数据的
Flink、Iceberg和Hive的Catalog比较研究
Deepexi_Date的博客
02-28 2502
所谓Catalog即数据目录，简单讲，Catalog是企业用于管理数据资产的方式，Catalog借助元数据来管理数据，包括数据收集、组织、访问、发现和治理。可见，Catalog在数据资产管理中处于核心位置。元数据本身内容非常丰富，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据，本文仅仅研究大数据计算存储框架本身的技术元数据，比如数据库、数据表、分区、视图、函数等。限于篇幅，参与比较的计算存储框架为Flink、Iceberg和Hive，比较维度为Catalog的定义、Catalog的实现和生态拓展几个方面。 Cata
关于Apache Hive 和 Apache Iceberg
qq_36634055的博客
07-16 681
Iceberg 是一种现代的表格格式，它帮助你管理数据湖中的数据，确保数据的质量，支持事务操作（如更新和删除），并优化数据的读取性能。Iceberg 使得数据湖中的数据可以像数据仓库中的数据一样被管理，提供了类似 ACID 特性的事务支持，同时保持了数据湖的灵活性和可扩展性。总的来说，Hive 和 Iceberg 可以协同工作，Hive 为用户提供了一个熟悉的 SQL 接口来访问和查询数据，而 Iceberg 则在底层提供更强大的数据管理和优化能力，使得大数据的处理更加高效和灵活。
尚硅谷大数据技术之数据湖Iceberg-1.1.0.docx
03-06
- **定义**：Iceberg 是一种针对海量数据分析设计的开放表格式(Table Format)，它位于计算框架（如 Flink、Spark 等）之下，数据文件之上，是一种元数据及数据文件的组织方式。 #### 1.2 冰山（Iceberg）特性详解 ...
iceberg-hive-runtime-1.5.0.jar
06-05
iceberg-hive-runtime-1.5.0.jar
大数据hive表和iceberg表格式
qq_41358574的博客
07-15 1848
iceberg表，是一种面向大型分析数据集的开放表格式，旨在提供可扩展、高效、安全的数据存储和查询解决方案。它支持多种存储后端上的数据操作，并提供 ACID 事务、多版本控制和模式演化等特性，使数据管理和查询更加灵活便捷。Iceberg 可以屏蔽底层数据存储格式上的差异，向上提供统一的操作 API，使得不同的引擎可以通过其提供的 API 接入。
大数据学习｜理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
最新发布
weixin_44435110的博客
09-03 1252
Hive是一个成熟的数据仓库解决方案，特别适合于批处理和数据仓库应用。Iceberg是一个更为现代的数据表格式，提供了更强的事务支持和性能优化，适用于需要更灵活数据管理和实时处理的应用场景。选择 Hive 还是 Iceberg 取决于具体的业务需求和技术背景。如果你的应用需要支持事务处理和更高的读写性能，Iceberg 可能是一个更好的选择。如果你的应用主要是批处理且对现有 Hadoop 生态系统有较高的依赖度，那么 Hive 仍然是一个可行的选择。
数据湖Iceberg-简介(1)
jast
04-24 617
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日进入Apache孵化器，2020 年5月19日从孵化器毕业，成为Apache的顶级项目。Iceberg是一个面向海量数据分析场景的开放表格式（Table Format）。表格式（Table Format）可以理解为元数据以及数据文件的一种组织方式，处于计算框架（Flink，Spark…）之下，数据文件之上。
apache iceberg hive
weixin_40351348的博客
07-12 96
Apache Iceberg与Hive Apache Iceberg是一个开源的数据表格式，专门用于存储和处理大规模数据集。它提供了一种高效的数据管理方式，可以实现快速查询和数据版本控制。而Hive是一个数据仓库系统，可以对大规模的数据进行查询和分析。结合Apache Iceberg和Hive可以实现更加高效的数据操作和管...
实践数据湖iceberg 第二十四课 iceberg元数据详细解析
spark_dev的博客
02-23 5259
本文彻底解释 iceberg元数据 存储细节 实践数据湖icerberg专栏 本专栏记录iceberg菜鸟到专家的过程，记录踩坑，填坑，iceberg特征的了解与原理的认知
Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合-hadoop和hive的catalog，DDL，隐藏分区（按年，月，天，小时），create(replace) T as select ..., ...
weixin_48370579的博客
11-11 1559
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...
spark操作iceberg表与hive表 join 示例
celltobig的专栏
09-08 1079
spark操作iceberg表与hive表 join 示例
数据湖之iceberg系列(五)-hive处理iceberg中的数据
HANG.NIAN
12-05 5457
1 将iceberg-hive-runtime-0.10.0.jar包添加到hive的lib包下 , 或者是在客户端使用add jar 添加到项目中 2 设置参数 / 或者在hive-site.xml中设置 3 读取catalog为hadoop的表中的数据 , 需要完成hive表和hadoop表的映射 SET engine.hive.enabled=true; SET iceberg.engine.hive.enabled=true ; CREATE EXTERNAL TABLE tb...
iceberg数据湖是什么
05-17
Iceberg是一个开源的数据表格库，可在Apache Hadoop上运行，并提供对数据湖的管理和查询功能。Iceberg旨在解决数据湖管理的挑战，包括数据架构演化、时间旅行查询和数据版本控制等问题。Iceberg通过提供高效、可扩展和易于使用的API，使数据湖的管理和查询变得更加简单和可靠。它可以与多种存储后端集成，包括Apache Hadoop的本地文件系统、Amazon S3和Azure Blob存储等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

添柴程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值