iceberg简介004_iceberg和其他数据湖框架的对比---​​数据湖Apache Iceberg工作笔记0004

已于 2023-10-10 22:31:30 修改
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分类专栏： 开源&回归和&数据库 文章标签： 数据湖三剑客对比 数据湖框架对比 数据湖对比
于 2023-10-10 22:30:57 首次发布
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本文探讨了Apache Iceberg与Hudi等数据湖框架的差异，指出虽然Hudi在某些方面功能更全面，但Iceberg也有其独特优势，如时间旅行功能。通过比较三剑客的开源时间和受欢迎程度，提供了选择数据湖框架的参考。

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

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. 

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
添柴程序猿的专栏
10-08 356
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，比如我们要以一个小时为一个分区，那么，一天就有24个分区，也就是在hdfs上有24个目录，然后，如果一个月，一年呢？如果比如从mysql中我知道了我的数据在哪个目录了，下一步，就是从hdfs中，比如有8000个分区，就要从这8000个目录中一个个去扫描，去对比找到对应的分区，然后再去查找数据，速度很慢，因为这个问题，才自己要做iceberg。这样就大大提高了数据查询速度。
iceberg简介003_特性_存储和计算引擎插件化_流批一体_模式演化(字段变更)_列顺序演化_分区演化_时间旅行_支持事物_并发---​​数据湖Apache Iceberg工作笔记0003
添柴程序猿的专栏
10-09 180
那么iceberg是如何做到如此灵活的呢,其实非常简单,iceberg给每个列,表的每个列,也就是每个字段,赋予了一个唯一的id,只要有了一个唯一的id,那么这个列名字怎么变,都可以找到这个列,不会错乱。可以看到如果,一个表,原来是按照月进行分区的,到了2009年,变成按照天分区,那么这个时候,在iceberg中是无感的,他会自动处理,旧的数据不动,新的数据按照天分区.他是通过,列的名字,和列的位置,定位的,这样就会导致,如果表中列名变了,表结构变化了,就很有可能需要重新,建表,导入数据,非常非常麻烦.
数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较
marui156的专栏
02-22 9048
Iceberg 社区基本盘还是在离线处理，它在国外的应用场景主要是离线取代 Hive，它也有强力的竞争对手 Delta，很难调整架构去适配 CDC 流更新。同时，Iceberg 扩展性强，对其它计算引擎也暴露的比较多的优化空间，但是这也导致后续的发展难以迅速，涉及到众多已经对接好的引擎。这并没有什么错，后面也证明了 Iceberg 主打离线数据湖和扩展性是有很大的优势，得到了众多国外厂商的支持。
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英文原文：https://hudi.apache.org/blog/hudi-indexing-mechanisms/ Apache Hudi使用索引来定位更删操作所在的文件组。对于Copy-On-Write表，索引能加快更删的操作，因为避免了通过连接整个数据集来决定哪些文件需要重写。对于Merge-On-Read表，这个设计，对于任意给定的基文件，能限定要与其合并的记录数量。具体地，一个给定的基文件只需要和其所包含的记录的更新合并。相比之下，没有索引的设计（比如Apache Hive ACID），可能会.
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
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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.
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作者：程哥哥、刘某迎 、杜某安、刘某、施某宇、严某程​ 随着当前的大数据技术逐步革新，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，还实现了各种不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能，这就是所谓的"湖仓一体"。湖仓一体(Data LakeHouse)是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能。作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一
数据湖的选型(delta iceberg hudi)以及比对
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支持update，支持upsert（merge），具体看类IcebergSparkSqlExtensionsParser.replaceRowLevelCommands。分区是隐藏的，在查询时不需要添加关于分区的筛选条件，建表的时候指定分区的来源（由哪个字段计算而来）Iceberg有catalog的概念，是对表进行管理(create，drop等)的一个组件。需要额外的服务治理小文件,额外的服务清理过期的snapshot。支持多种存储，如 S3，oss，HDFS 等。支持 flink sql upsert。
数据湖-方案对比
u011532237的博客
09-11 638
Lakehouse 架构支持管理各种数据类型，例如结构化、半结构化和非结构化数据，并可满足各种用例的需求，包括商业智能、机器学习和实时流式传输。这种灵活性使企业能够摆脱传统的两层架构——使用仓库处理关系工作负载，使用数据湖进行机器学习和高级分析。因此，组织可以通过使用单个数据存储来降低运营成本并简化其数据策略。数据湖架构结合了数据湖和数据仓库。虽然它不仅仅是两者之间的简单集成，但其理念是充分发挥两种架构的优势：数据仓库的可靠交易以及数据湖的可扩展性和低成本。
Hudi最流行数据湖框架介绍
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目录 1. 第一章Hudi 框架概述 1.1 数据湖Data Lake 1.1.1 仓库和湖泊 1.1.2 什么是数据湖 1.1.3 数据湖的优点 1.1.4 Data Lake vs Data warehouse 1.1.5 数据湖框架 1.1.5.1 Delta Lake 1.1.5.2 Apache Iceberg 1.1.5.3 Apache Hudi 1.1.6 湖仓一体（Data Lakehouse） 1.1.6.1 背景概述 1.1.6.2 概念定义 1.1.6.3 架构原则
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