首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Iceberg

很高兴能够帮助您回答有关云计算的问题。Iceberg是一个非常有趣的概念,它是指在海洋中看不到的冰山的一部分,这个概念可以被用来描述一些隐藏在表面之下的技术或者解决方案。

在云计算领域,Iceberg可以指代一些新兴的技术或者解决方案,这些技术或者解决方案可能还没有被广泛使用或者被人们所了解,但是它们可能会在未来成为一些重要的趋势或者技术。例如,Iceberg可以指代一些新的存储技术或者计算技术,这些技术可能会在未来成为一些重要的解决方案。

对于开发工程师来说,了解Iceberg技术可以帮助他们更好地理解未来的趋势和技术发展方向,从而更好地规划自己的职业发展和技术发展方向。对于云计算产品的供应商来说,了解Iceberg技术可以帮助他们更好地理解市场需求和未来的趋势,从而更好地开发和推广自己的产品和服务。

总之,Iceberg是一个非常有趣的概念,可以帮助人们更好地理解云计算领域的未来趋势和技术发展方向。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Iceberg

一 Iceberg1 hive1.数据更改效率低2.无法在一次操作中安全地更改多个分区中的数据3.在实践中,修改同一数据集的多个作业不是安全的操作4.大型表所需的所有目录列表都需要很长时间5.用户比较知道每张表实际的物理布局...6.性能差2 Why Iceberg1....在数据、用户和应用程序规模上实现上述所有目标3 What is Iceberg iceberg = 元数据+数据元数据 = metadata + manifestlist_file + manifest_file...Iceberg 即将推出一种新的数据更改策略,称为“读取时合并”,其幕后行为会有所不同,但仍会为您提供相同的更新和删除功能。...不是引擎,以上过程实际过程都是集成Iceberg的其他工具或者引擎来完成;部分翻译:https://www.dremio.com/resources/guides/apache-iceberg-an-architectural-look-under-the-covers

17421
  • 实时数仓-Iceberg

    升级架构升级之后的架构如下,我们引入了 Iceberg。...图片针对 Lambda 架构,将原先的 Hive 近实时业务数据迁移到 Iceberg 中,而 Iceberg 本身的设计就可以处理元数据量大的问题;针对 Kappa 架构,对于实时性要求不高的数据存入...Iceberg何以解决这些问题Iceberg 架构解析从存储角度上来看 Iceberg 分为三层。...Iceberg 为何可以处理大量元数据?总体来讲 Iceberg 分为两部分数据,第一部分是数据文件,例如下图中的 Parquet 文件,每个数据文件对应一个校验文件(.crc文件)。...Iceberg 何以能做近实时入湖我们以 Flink 写入 Iceberg 为例详细阐述为何 Iceberg 只能做近实时的入湖,如下图所示:图片其中,IcebergStreamWriter 主要用来写入记录到对应的

    1.3K30

    数据湖(十):Hive与Iceberg整合

    ​Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式,支持使用Hive对Iceberg进行读写操作,但是对Hive的版本有要求,如下:操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL...一、开启Hive支持Iceberg1、下载iceberg-hive-runtime.jar想要使用Hive支持查询Iceberg表,首先需要下载“iceberg-hive-runtime.jar”,Hive...(位于包iceberg-hive-runtime.jar)来支持读写Iceberg表,并通过在Hive中设置“iceberg.catalog....在Hive中创建Iceberg格式表时,根据创建Iceberg格式表时是否指定iceberg.catalog属性值,有以下三种方式决定Iceberg格式表如何加载(数据存储在什么位置)。...1、如果没有设置iceberg.catalog属性,默认使用HiveCatalog来加载这种方式就是说如果在Hive中创建Iceberg格式表时,不指定iceberg.catalog属性,那么数据存储在对应的

    3.8K83

    数据湖(二十):Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比

    Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息,需要使用Java API 实现。...Flink不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表Flink不支持带有WaterMark的Iceberg表Flink不支持添加列、删除列、重命名列操作。...Flink对Iceberg Connector支持并不完善。二、Iceberg与Hudi对比Iceberg和Hudi都是数据湖技术,从社区活跃度上来看,Iceberg有超越Hudi的趋势。...支持批量和实时数据读写Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点:Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式,Hudi支持Parquet和Avro格式。...Spark与Iceberg和Hudi整合时,Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。

    1.5K111

    数据湖(八):Iceberg数据存储格式

    ​Iceberg数据存储格式一、​​​​​​​Iceberg术语data files(数据文件):数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件,一般是在表的数据存储目录的data目录下,如果我们的文件格式选择的是...Iceberg底层数据存储可以对接HDFS,S3文件系统,并支持多种文件格式,处于计算框架(Spark、Flink)之下,数据文件之上。​...下面介绍下Iceberg底层文件组织方式,下图是Iceberg中表格式,s0、s1代表的是表Snapshot信息,每个表示当前操作的一个快照,每次commit都会生成一个快照Snapshot,每个Snapshot...基于snapshot的管理方式,Iceberg能够获取表历史版本数据、对表增量读取操作,data files存储支持不同的文件格式,目前支持parquet、ORC、Avro格式。...关于Iceberg表数据底层组织详细信息,可关注后面得文章,会详细讲解的。​

    1.8K92

    CDP上使用Iceberg 的 5 个理由

    什么是Apache Iceberg? Apache Iceberg是一种高性能的开放表格式,诞生于云中,可扩展到 PB 级,独立于底层存储层和访问引擎层。...图 1:Apache Iceberg 通过从分析层中抽象出存储层,同时引入时间旅行和分区演化等全新功能,适合下一代数据架构 1:多功能分析 Apache Iceberg 支持不同的流媒体和处理引擎之间的无缝集成...Iceberg 被设计为开放的且与引擎无关,允许共享数据集。...所有更改都在元数据文件中进行跟踪,Iceberg 保证架构更改是独立的并且没有副作用(例如不正确的值)。 分区演变:Iceberg 表中的分区可以以与模式演变相同的方式进行更改。...打开新用例的大门 虽然不是一个详尽的列表,但它确实说明了为什么 Apache Iceberg 被视为云原生应用程序的下一代表格式。 准备好在 CDP 中尝试 Iceberg 了吗?

    75530

    实时数仓:Iceberg

    升级架构 升级之后的架构如下,我们引入了 Iceberg。...针对 Lambda 架构,将原先的 Hive 近实时业务数据迁移到 Iceberg 中,而 Iceberg 本身的设计就可以处理元数据量大的问题;针对 Kappa 架构,对于实时性要求不高的数据存入 Iceberg...Iceberg何以解决这些问题 1. Iceberg 架构解析   从存储角度上来看 Iceberg 分为三层。...Iceberg 为何可以处理大量元数据?   总体来讲 Iceberg 分为两部分数据,第一部分是数据文件,例如下图中的 Parquet 文件,每个数据文件对应一个校验文件(.crc文件)。...Iceberg 何以能做近实时入湖   我们以 Flink 写入 Iceberg 为例详细阐述为何 Iceberg 只能做近实时的入湖,如下图所示:   其中,IcebergStreamWriter

    1K10

    Apache Iceberg源码分析:数据存储格式

    Apache Iceberg作为一款新兴的数据湖解决方案在实现上高度抽象,在存储上能够对接当前主流的HDFS,S3文件系统并且支持多种文件存储格式,例如Parquet、ORC、AVRO。...相较于Hudi、Delta与Spark的强耦合,Iceberg可以与多种计算引擎对接,目前社区已经支持Spark读写Iceberg、Impala/Hive查询Iceberg。...本文基于Apache Iceberg 0.10.0,介绍Iceberg文件的组织方式以及不同文件的存储格式。...Iceberg Table Format 从图中可以看到iceberg将数据进行分层管理,主要分为元数据管理层和数据存储层。...总结 本文主要介绍了Iceberg不同文件的存储格式,讲解了不同字段中的作用,正是这些元数据管理保证了iceberg能够进行高效快速的查询,后续会根据这些文件进一步分析iceberg写入和查询过程。

    2.4K20

    国内首场Iceberg Meetup!腾讯云推出TC-Iceberg开放智能数据湖方案

    本文共计3975字 预计阅读时长12分钟 导语 国内首场 Apache Iceberg Meetup 在深圳成功举办,腾讯云在活动中分享了 Iceberg 在腾讯云大数据中的成功实践,并推出了 TC-Iceberg...TC-Iceberg:基于Iceberg 批流一体智能湖仓》,分享了在云原生湖仓场景下腾讯云大数据基于 Iceberg 构建的完备涵盖批流一体、智能数据优化的湖仓前沿解决方案。...2、TC-Iceberg—— 腾讯云数据湖与Iceberg的技术邂逅 腾讯云自 2019 年起就开始接触 Apache Iceberg 项目,开始基于 Iceberg 构建湖仓一体数据架构。...原生的 Iceberg 能很好地支撑这种场景,因此无主键表的底层采用原生的 Iceberg 格式。上图右侧给出了使用 TC-Iceberg扩展创建无主键表的例子。...Iceberg社区也一直在讨论如何支持 CDC 和更高效的实时更新写入。目前,大家认为 TC-Iceberg 提出的使用两张表的方案最为合理,对 Iceberg 表侵入最小且可以灵活扩展。

    22310

    八年孤独,Iceberg 赢得世界

    Iceberg 项目会因为商业原因被毁掉,甚至 Iceberg 社区有 "Call for Ryan Blue to Step Down as Iceberg PMC Chair" 的讨论。...社区明星用户 社区用户的支持是 Iceberg 蓬勃发展的核心动力之一,很多科技大厂从三四年前就可以深度使用 Iceberg,并参与 Iceberg 建设。...因为重度使用 Iceberg,Apple 构建了 Iceberg 的容灾机制以服务重要的业务场景,将 Primary Iceberg 的数据复制到 Secondary Iceberg,在灾难发生时 Secondary...Iceberg Table 类似,可以通过数仓引擎直接分析外部构建好的 Iceberg Table,也可以服用数仓引擎的 Data Pipeline 构建 Iceberg Table,并提供对 Iceberg...Delta Lake 上的经验推到 Iceberg,加速 Iceberg 的迭代。

    16700

    浅谈iceberg的存储文件

    这是我的第100篇原创文章 【前言】 上一篇文章介绍了如何通过java api对iceberg进行操作。这次我们来聊聊iceberg里的存储文件。...iceberg中的持久化存储的文件可以简单的分为数据文件和元数据文件。...{ "manifest_path": "hdfs://hdfsHACluster/user/hive/warehouse/iceberg_db.db/developer/metadata/051dc090...【总结】 简单小结一下,本文主要介绍了iceberg持久化的几个文件,以及文件的存储内容与格式,以及相互之间的关联关系,最后通过一个实际例子,分析了元数据文件的组织与变更。...了解了这些内容,将有助于理解iceberg的数据读写流程,以及其他相关逻辑。 当然,文章中也提到了元数据文件格式的版本(v1,v2),不同版本对使用上也会有所区别。后面再单独讲解。

    2.2K20

    数据湖(十六):Structured Streaming实时写入Iceberg

    ​Structured Streaming实时写入Iceberg目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据,不支持实时从Iceberg中读取数据,下面案例我们将使用...Structuerd Streaming向Iceberg实时写入数据有以下几个注意点:写Iceberg表写出数据支持两种模式:append和complete,append是将每个微批数据行追加到表中。...向Iceberg中写出数据时指定的path可以是HDFS路径,可以是Iceberg表名,如果是表名,要预先创建好Iceberg表。...四、查看Iceberg中数据结果启动向Kafka生产数据代码,启动向Iceberg中写入数据的Structured Streaming程序,执行以下代码来查看对应的Iceberg结果://1.准备对象val...表中的数据结果spark.sql( """ |select * from hadoop_prod.iceberg_db.iceberg_table """.stripMargin).show

    93641
    领券