如果是HadoopCatalog创建的表，暂时不能直接使用spark读出相关信息，但是也可以使用文件解析器解析出相关元数据文件内容。 Iceberg的分区信息并不需要人工维护, 它可以被隐藏起来. 不同其他类似Hive 的分区策略, 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目录也没有关系. 在建表或者修改分区策略之后, 新的数据会自动计算所属于的分区.在查询的时候同样不用关系表的分区是什么字段/策略, 只需要关注业务逻辑, Iceberg会自动过滤不需要的分区数据. 由于 Hive 表格式只保存了数据文件的目录，所以在文件切分前会使用文件系统的 list 操作，列出所有的数据文件。 我们以下图为例，通过比较 snapshot1 和 snapshot2 可以发现增量写入的文件，这也是 Iceberg 一个很大的特性，通过比较 snapshot ，可以发现两个版本之间数据文件的差异，比如找出新增和删除的文件。
不过, 社区方面已经已经在全力完善相关功能.一些生产中需要的重要特性, 已经规划到Iceberg的Roadmap了. 随着, 相关功能的完善, Iceberg 在国内的前景是非常值得期待的. Iceberg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, 但是当排序的代价极其高昂的时候, 就不进行排序了. 使用名称或者位置信息来定位列的, 都会存在一些问题, 比如使用名称的话,名称可能会重复, 使用位置的话, 不能修改顺序并且废弃的字段也不能删除. 数据湖解决方案中关键的一个环节就是数据存储和计算引擎之间的适配.
iceberg中文: 支持事务(ACID)
Iceberg在设计之初的目标就是提供一个开放通用的表格式实现方案.因此, 它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, 技术人员可以根据公司的实际情况, 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. 表格式属于数据库系统在实现层面上的一个抽象概念, 一般表格式会定义出一些表元数据信息以及API接口, 比如表中包含哪些字段, 表下面文件的组织形式、表索引信息、统计信息以及上层查询引擎读取、写入表中文件的接口. 在回答这个问题之前，首先回顾一下上一篇文章中介绍到的基于HadoopCatalog，Iceberg实现数据写入提交的ACID机制，最终的结论是使用了乐观锁机制和HDFS rename的原子性一起保障写入提交的ACID。 如果某些文件系统比如S3不支持rename的原子性呢？
本文基于上一篇介绍Iceberg入门的文章，介绍了如何使用Iceberg进行简单的创建表、往表中写数据、查询表数据以及表中元数据。 同时也介绍了HadoopCatalog和HiveCatalog的不同以及我们选择HadoopCatalog的一些想法。 考虑到我们目前主要还是依赖HDFS，同时不想强依赖于Metastore，所以我们选择HadoopCatalog作为我们系统唯一的Catalog。 Iceberg 的解决方案，Iceberg 提供了一些分区函数，在下面的例子中，我们可以看到分区字段是从 event_time 字段中派生出来的，在查询时可以通过 event_time 字段自动推导出所属的分区。 计算引擎在做任务切分时不再依赖 list 操作，直接读取 manifest 文件即可拿到所有的数据文件。 Iceberg虽然拥有高度抽象和优雅的设计,但是在功能上还不够完善, 比如行级删除的能力, FlinkSQL的适配性, FlinkSQL的V2表流式读取能力, 以及行级更新还存在BUG等等.
还有一些其它信息，如文件大小，文件行数，null 值行数等信息，这里没有做详细的展示。 默认一个 manifest file 文件大小是 8M。 如果同时存在 读-写，写-写 任务时，无法保证任务的一致性，会发生莫名其妙的错误，或刚写入的数据被其它任务覆盖了。 图中booking_table表2008年按月分区, 进入2009年后改为按天分区, 这两中分区策略共存于该表中. 吉尔玛公司 总部位于意大利北部里米尼市 ，最早只是一家纺织厂。
iceberg中文: iceberg中文是什么意思
而暗涌在水面之下更大的山体，则是长期压抑并被我们忽略的“内在”。 揭开冰山的秘密，我们会看到生命中的渴望、期待、观点和感受，看到真正的自我。 本文资料来自2020年9月5日由快手技术团队主办的快手大数据平台架构技术交流会，分享者邵赛赛，腾讯数据平台部数据湖内核技术负责人，资深大数据工程师，Apache Spark PMC me… 快照中包含当前表的一些统计信息，例如文件总大小，文件个数，总行数。
而Iceberg简化了工作流程，整条数据处理过程是一条完整的、可靠的实时流，其数据的清洗、转换和特征化等操作都是流上的节点动作，无需处理历史数据和实时数据。 此外，Iceberg还支持原生的Python SDK，对于机器学习算法的开发者非常友好。 在 Hive 的查询中如果需要使用分区过滤，必须在 SQL 中指明分区，需要使用者对数据 schema 有深入了解。 在下面的 Hive 表的 schema 中，分区字段 event_time_day_par 实际上是从 event_time 派生出来的，但在第一个查询中无法使用到分区过滤，必须像第二个查询一样必须带上 分区字段。
- 我们结合的 Iceberg 的架构图从底向上进行讲解。
- 使用名称或者位置信息来定位列的, 都会存在一些问题, 比如使用名称的话,名称可能会重复, 使用位置的话, 不能修改顺序并且废弃的字段也不能删除.
- 萨提亚用了一个非常形象的比喻：这就像一座漂浮在水面上的巨大冰山，能够被外界看到的行为表现或应对方式，只是露在水面上很小的一部分，大约只有八分之一露出水面，另外的八分之七藏在水底。
- Iceberg 是一种表格式的规范，以及实现了这种规范的代码库，通过提供了一组 API 供计算引擎或其它进程调用。
- 如今，吉尔玛公司拥有“冰山” 、“冰山冰牛仔”、History 和杰拉尼 四个品牌。
4 Hive 表的统计信息(文件行数，文件大小，文件个数) 不是强制要求写入的，很多情况不存在统计信息或者是过时的，planner 层无法有效的做基于代价的优化。 在表中Iceberg 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, 并且绝对不会使用已经被使用的ID. “iceberg lettuce”中文翻译【植物；植物学】冰山形莴苣〔一种卷叶莴苣，叶子不大不小，在顶部紧密地聚成圆形〕。 不過，對某些國家來講，用冰山化水比海水脫鹽相比，費用可能極為便宜，因為脫鹽過程需要更多燃料和更多的資金。 说明 以上信息是在2021年9月份，客观分析开源Iceberg和商业版Iceberg现状之后制定的表格。
iceberg中文: 冰山理论实施方法
增量读取具有非常广泛的应用场景，例如结合 Flink 构建实时数仓。 您可以借助Iceberg快速地在HDFS或者阿里云OSS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。 Iceberg的中文翻譯，iceberg是什麼意思，怎麽用漢語翻譯iceberg，iceberg的中文意思，iceberg的中文，iceberg in Chinese，发音，例句，用法和解釋由查查法語詞典提供，版權所有違者必究。 在生成 Iceberg 元数据时，统计信息如 记录数, 文件大小等信息是强制写入的，所以总是实时的，对计算引擎代价优化非常友好。
为了解决这个问题Netflix开发了Iceberg, 目前已经是Apache的顶级项目. 拥有数据文件级别的二级索引，目前有 Min-Max 索引，在执行引擎计算时可以协助做文件级别的过滤，更多索引正在开发中。 如果是 overwrite 写入，快照 S0 和 S1 会持有完全不同的数据文件，即使是 Overwrite 写入，Iceberg 也不会在写入时清理之前的文件，快照会一直保留着，用户可以很方便的回滚到之前的快照。 快照的清理需要管理者自己启动任务进行清理的，比如可以保留最近的 10 个快照。 在 Iceberg 的架构图片中，可以认为执行了两次 append 写入，快照 S0 表示持有最左边的那堆数据文件，快照 S1 表示持有下面所有的数据文件。
小结一下，由于 list 和 rename 在对象存储上的性能问题，基本上无法直接使用成本更低的对象存储来替代 HDFS 存储。 Iceberg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. 萨提亚模式借助冰山隐喻来探索人们不同层次的自我，倡导对所有的体验水平展开工作。 鼓励人们将注意力转向他们的内在过程，而不是只关注内容，并把他们带入觉察中，并转化这些隐藏的观点、信念、感受和期待，成为正面的能量。
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在变更表结构的时候，历史数据并不需要全部重新按照新的Schema导出一份，从而使得Schema变更的速度非常快。 同时，由于Iceberg支持ACID，有效地隔离了Schema变更对现有读取任务的影响，从而使得您可以读取到结果一致的数据。 Apache Iceberg 是一种用于跟踪超大规模表的新格式，是专门为对象存储（如S3）而设计的。 本文将介绍为什么 Netflix 需要构建 Iceberg，Apache Iceberg 的高层次设计，并会介绍那些能够更好地解决查询性能问题的细节。
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, 也可能由于分区字段修改, 导致需要修改 SQL. 实时机器学习 通常在机器学习场景中，需要花费大量的时间处理数据，例如，数据清洗、转换和提取特征等，还需要对历史数据和实时数据进行处理。
- Iceberg通过提供事务的机制, 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.
- 在生产环境中, 技术人员可以根据公司的实际情况, 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.
- 不同其他类似Hive 的分区策略, 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目录也没有关系.
- 元数据文件，主要是 avro 和 json 类型，这正是 Iceberg 表和 Hive 表的本质区别。
- 冰山理论应用的方法很简单，就是用7张纸依次写下那些根源问题。
- 在生成 Iceberg 元数据时，统计信息如 记录数, 文件大小等信息是强制写入的，所以总是实时的，对计算引擎代价优化非常友好。
- Iceberg虽然拥有高度抽象和优雅的设计,但是在功能上还不够完善, 比如行级删除的能力, FlinkSQL的适配性, FlinkSQL的V2表流式读取能力, 以及行级更新还存在BUG等等.
得益于Iceberg的隐藏分区, 技术人员在写SQL 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可以在一个已存在的表上直接修改, 因为Iceberg的查询流程并不和分区信息直接关联. 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. 技术人员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. 从基础功能、数据变更和计算引擎等方面，对比了阿里云Iceberg与开源Iceberg，详细信息如下表。
我们结合的 Iceberg 的架构图从底向上进行讲解。 以下面的 schema 为例进行讲解，首先使用 spark 创建一张表 ，再使用 spark 执行两次插入操作。 Iceberg提供了查询表历史某一时间点数据镜像的能力. 通过该特性技术人员可以将最新的SQL逻辑, 应用到历史数据上.
以下面的场景为例，一开始我们的数据量比较小，分区是按照月进行的，后来数据量增大后我们希望改成天分区，如果是 Hive 表的话，我们只能重刷整个数据。 Iceberg 只需要执行一条 alter 语句，老数据保持不变，新写入的数据按照天进行分区。 Iceberg 是一种表格式的规范，以及实现了这种规范的代码库，通过提供了一组 API 供计算引擎或其它进程调用。 Iceberg 通过元数据文件给数据文件加了一层索引。
那就需要另外一种机制保障写入提交的ACID，HiveCatalog就是另一种不依赖文件系统支持，但是可以提供ACID支持的方案，它在每次提交的时候都更新MySQL中同一行记录，这样的更新MySQL本身是可以保证ACID的。 这就是社区为什么会支持两种不兼容Catalog的本质原因。 上一篇介绍Iceberg的文章中讲到了Iceberg写入数据文件提交snapshot的时候会依次生成manifest文件、manifestList文件以及snapshot文件，那这些元数据文件中都存放什么记录呢？ 如果使用HiveCatalog创建的表，可以直接使用spark读出相关元数据记录。
冰山理论：是萨提亚家庭治疗中的重要理论，实际上是一个隐喻，它指一个人的“自我”就像一座冰山一样，我们能看到的只是表面很少的一部分——行为，而更大一部分的内在世界却藏在更深层次，不为人所见，恰如冰山。 包括行为、应对方式、感受、观点、期待、渴望、自我七个层次。 一个 manifest file 可以索引多个数据文件，在 manifest file 文件中一行索引一个数据文件，例如第一行，表示 01-data.parquet 所属的分区，每一列的最大值和最小值。 元数据文件，主要是 avro 和 json 类型，这正是 Iceberg 表和 Hive 表的本质区别。 上面我们分析了 Hive 如何定义一张表以及存在的问题，下面我们看看 Iceberg 是如何定义一张表。
然后依次摆在地上，先让访客站在“个人行为”上，做必要的放松后让他清晰地感觉到当下困绕自己的问题；让他走到“感受”上，问他这样做有什么感受；达到目的后再让他走到“感受的感受”上，问他为什么会产生这样的感受；……。 这个过程的精妙之处是能让人在了解到问题产生的根源，然后根据自己到底是谁做出选择。 萨提亚用了一个非常形象的比喻：这就像一座漂浮在水面上的巨大冰山，能够被外界看到的行为表现或应对方式，只是露在水面上很小的一部分，大约只有八分之一露出水面，另外的八分之七藏在水底。
如今，吉尔玛公司拥有“冰山” 、“冰山冰牛仔”、History 和杰拉尼 四个品牌。 其中“冰山”Iceberg旗下还成立了Ice Iceberg这一副牌。 ICEBERG：该品牌创建于1974年，是国际上第一个以休闲时尚为主的品牌。
在下述案例中，笔者会分别使用HiveCatalog和HadoopCatalog创建Iceberg表并进行读写操作，再结合案例在下一篇文章中介绍两者的不同之处。 Iceberg通过提供事务的机制, 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. “iceberg lettuce” 中文翻譯： 【植物；植物學】冰山形萵苣〔一種卷葉萵苣，葉子不大不小，在頂部緊密地聚成圓形〕。 冰山理论应用的方法很简单，就是用7张纸依次写下那些根源问题。
品牌的服装制作精良，面料采用扎染工艺，拥有细腻的机织，采用先进的版型，受到欧美影视巨星的喜爱和推崇。 ICEBERG主要分为正装系列（ICEBERG）、年轻系列（ICEJEANS）和卡通人物系列（HISTORY），并且新增鞋、包、香水、眼镜、手表等产品。 正如我一而再再而三地解释的那样，我们的遭遇，从美国工业所面临的问题来说，只不过是一个大冰山浮在水面上的顶端。
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