如何使用现代表格式Apache Iceberg？ 第1张Source: 

删除文件仅适用于 Iceberg v2 表，确保查询引擎使用序列号正确应用更新，防止在插入新数据时意外删除行。

元数据层是 Iceberg 表架构的重要组成部分，负责管理所有元数据文件。它采用树形结构，既跟踪数据文件，也跟踪创建这些文件的操作。

通过有效组织这些元数据文件，Iceberg 实现了时间旅行（查询历史数据状态）和模式演进（修改表模式而不中断现有查询）等关键功能。这种结构化方法使 Iceberg 成为管理大规模数据集的强大解决方案。

当读取一个表或管理成百上千个表时，用户需要一种方法来找到正确的元数据文件，告诉他们在哪里读取或写入数据。Iceberg 目录就是这样一个中央注册表，帮助用户和系统确定任何给定表的当前元数据文件位置。

目录的主要功能是为每个表存储一个指向当前元数据文件的指针。这个元数据指针至关重要，因为它能确保所有读写器在任何给定时间都与相同的表状态交互。目录主要为每个表存储一个指向当前元数据文件的指针。这个元数据指针可确保所有读写器在任何给定时间内与相同的表状态交互。

不同的后端系统都可以作为 Iceberg 目录，各自以自己的方式处理元数据指针：

在数据湖中处理大规模数据时，选择正确的文件或表格式对性能、一致性和可扩展性至关重要。Apache Iceberg、Apache Parquet、Apache ORC 和 Delta Lake 被广泛使用，但它们的用途各不相同。

Apache Iceberg 作为一种现代表格式，可实现大规模数据湖的 ACID 事务、模式演进、分区演进和时间旅行。与 Parquet 和 ORC 相比，Iceberg 不仅仅是一种文件格式，它还提供事务保证和元数据优化。虽然 Delta Lake 也支持 ACID 事务，但 Iceberg 在模式和分区演化方面更具优势，是长期云原生数据湖存储的有力选择。

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Apache Iceberg 是一种功能强大的表格式，旨在克服 Hive 表格式的局限性，提供更好的一致性、性能、可扩展性和易用性。其创新功能，如 ACID 事务、分区演化、时间旅行和模式演化，使其成为管理大规模数据湖的企业的不二之选。通过与现有存储解决方案和计算引擎的无缝集成，Iceberg 为数据湖管理提供了一种灵活且面向未来的方法。

Q1. 什么是 Apache Iceberg？

A. Apache Iceberg 作为一种开源表格式，可提高数据湖的性能、一致性和可扩展性。

Q2. Apache Iceberg 的需求是什么？

A. 开发人员创建了 Apache Iceberg，以克服 Hive 表格式的局限性，例如低效的元数据处理和缺乏原子事务。

Q3. Apache Iceberg 如何处理模式演化？

A. Iceberg 支持模式变更，如添加、重命名或删除列，而无需重写整个表。

Q4. Apache Iceberg 中的分区演化是什么？

A. 分区演进允许修改分区方案，而无需重写历史数据，从而实现更好的查询优化。

Q5. Iceberg 如何支持 ACID 事务？

A. 它使用乐观并发控制来确保原子更新并防止并发写入中的冲突。