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本文介绍了Flink与Iceberg数据湖技术的整合方案。使用Flink 1.14.4和Iceberg 0.13.2版本，通过Maven配置相关依赖包。重点展示了如何通过DataStream API将Kafka数据实时写入Iceberg表：包括创建Kafka topic、设置checkpoint、读取Kafka数据、转换为RowData对象，以及配置Hadoop Catalog和Iceberg表Schema。文中提供了完整的代码示例，展示了从Kafka消费数据并写入Iceberg表的完整流程。该方案适用于需

摘要 Hudi是Apache开源的数据湖解决方案，支持HDFS上大规模分析数据集的更新、增量消费等操作，旨在降低数据延迟。相比传统数据仓库，数据湖能存储多源异构数据，采用"读时模式"提供更高灵活性。Hudi通过批流一体存储解决了Kappa架构的痛点（如Kafka存储限制），实现高效OLAP查询。其核心特性包括：基于时间线的数据版本管理（支持6种操作类型）、MVCC设计、文件分组优化、布隆过滤器索引等，提供upsert、原子提交、快照隔离等能力，适用于实时数仓场景。Hudi轻量级集成Spa

本文介绍了Spark3.2.1与Iceberg0.13.2的整合方法。首先通过pom.xml添加Iceberg相关依赖，包括spark3和runtime组件。文章详细说明了两种Catalog配置方式：Hive Catalog将数据存储在Hive默认路径，需设置iceberg.engine.hive.enabled=true；Hadoop Catalog则需指定warehouse路径。代码示例展示了两种Catalog下的表操作（创建、插入、查询、删除），并验证了Hive中可查询Iceberg表数据。最后指出H

数据湖技术是集中存储多源异构数据的解决方案，支持批流一体处理。传统数据仓库难以满足实时分析需求，而Kappa架构存在存储和查询限制。Apache Iceberg作为开放表格式，支持ACID事务、分区演化、模式变更等特性，实现存储层统一。其分层元数据设计（Snapshot、Manifest等）与轻量级集成能力，解决了实时数仓的痛点，成为大数据领域的重要技术。