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96SEO 2026-02-20 02:00 16
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FlinkSpark...之下数据文件之上
数据存储、计算引擎插件化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、计算引擎绑定实时流批一体Iceberg上游组件将数据写入完成后下游组件及时可读可查询。
可以满足实时场景。
并且Iceberg同时提供了流/批读接口、流/批写接口。
可以在同一个流程里,
同时处理流数据和批数据大大简化了ETL链路数据表演化Table
EvolutionIceberg可以通过SQL的方式进行表级别模式演进不存在读出数据重新写入或者迁移数据这种费时费力的操作比如在常用的Hive中如果我们需要把一个按天分区的表改成按小时分区。
此时不能再原表之上直接修改只能新建一个按小时分区的表然后再把数据Insert到新的小时分区表。
而且即使我们通过Rename的命令把新表的名字改为原表使用原表的上次层应用,
ADD向表或者嵌套结构增加新列Drop从表中或者嵌套结构中移除一列Rename重命名表中或者嵌套结构中的一列Update将复杂结构(struct,
比如tinyint修改成int.Reorder改变列或者嵌套结构中字段的排列顺序
使用唯一ID来定位每一列的信息新增一个列的时候会新分配给它一个唯一ID
使用唯一ID定位避免了使用名称定位会重复、使用位置定位无法修改顺序的缺点
directly可以直接在表上修改分区策略因为查询不和分区数据直接关联
依然会采用老的分区策略新的数据会采用新的分区策略也就是说同一个表会有两种分区策略旧数据采用旧分区策略新数据采用新新分区策略
查询的时候不需要在SQL中特别指定分区过滤条件Iceberg会自动分区过滤掉不需要的数据Iceberg分区演化操作同样是一个元数据操作,
EvolutionIceberg可以在一个已经存在的表上修改排序策略。
修改了排序策略之后,
旧数据依旧采用老排序策略不变。
往Iceberg里写数据的计算引擎总是会选择最新的排序策略,
Iceberg的分区字段/策略通过某一个字段计算出来可以不是表的字段和表数据存储是独立的因此Iceberg的表分区可以被修改,而且不涉及到数据迁移
TravelIceberg提供了查询表历史某一时间点数据镜像snapshot的能力。
通过该特性可以将最新的SQL逻辑应用到历史数据上支持事务ACIDIceberg通过提供事务ACID的机制使其具备了upsert的能力并且使得边写边读成为可能从而数据可以更快的被下游组件消费。
通过事务保证了下游组件只能消费已commit的数据而不会读到部分甚至未提交的数据基于乐观锁的并发支持Iceberg基于乐观锁提供了多个程序并发写入的能力并且保证数据线性一致文件级数据剪裁Iceberg的元数据里面提供了每个数据文件的一些统计信息比如最大值最小值Count计数等等。
因此查询SQL的过滤条件除了常规的分区列过滤甚至可以下推到文件级别大大加快了查询效率
Iceberg表真实存储数据的文件一般是在表的数据存储下如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾表快照
Snapshot快照代表一张表在某个时刻的状态每个快照里面会列出表在某个时刻的所有
list是一个元数据文件它列出构建表快照Snapshot的清单Manifest
files的分区范围增加了几个数文件、删除了几个数据文件等信息这些信息可以用来在查询时提供过滤加快速度
例如snap-6746266566064388720-1-52f2f477-2585-4e69-be42-bbad9a46ed17.avro就是一个Manifest
file也是一个元数据文件它列出组成快照snapshot的数据文件data
每行都是每个数据文件的详细描述包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息比如每列的最大最小值、空值数等、文件的大小以及文件里面数据行数等信息。
其中列级别的统计信息可以在扫描表数据时过滤掉不必要的文件
file是以avro格式进行存储的以“.avro”后缀结尾例如52f2f477-2585-4e69-be42bbad9a46ed17-m0.avro
UI进入/user/hive/warehouse/iceberg_test1路径下使用默认的catalog创建了表iceberg_test1
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