Apache ICEBERG: Ein modernes Tabellenformat für das erweiterte Data Lake Management

Apache Iceberg ist ein hochmodernes Tabellenformat, das die M?ngel herk?mmlicher Bienenstocktabellen angeht und überlegene Leistung, Datenkonsistenz und Skalierbarkeit liefert. In diesem Artikel wird die Entwicklung von Iceberg, die wichtigsten Merkmale (S?uretransaktionen, Schemaentwicklung, Zeitreisen), Architektur und Vergleiche mit anderen Tabellenformaten wie Delta Lake und Parquet untersucht. Wir werden auch seine Integration in moderne Datenseen und ihre Auswirkungen auf das gro?e Datenmanagement und die Analyse des Datenverwaltungswesens untersuchen.

Wichtige Lernpunkte

• Fassen Sie die Kernmerkmale und die Architektur von Apache Iceberg.
• Verstehen Sie, wie Eisberg das Schema und die Partitionentwicklung ohne Daten umschrieben.
• Erforschen Sie, wie S?uretransaktionen und Zeitreisen die Datenkonsistenz st?rken.
• Vergleichen Sie die F?higkeiten von Iceberg mit Delta Lake und Hudi.
• Identifizieren Sie Szenarien, in denen Eisberg die Leistung des Datensees optimiert.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung in Apache Iceberg
• Die Entwicklung von Eisberg
• Verst?ndnis des Eisberg -Formats
• Kernmerkmale von Apache Iceberg
• Taucher in Eisbergs Architektur eintauchen
• Eisberg gegen andere Tischformate: Ein Vergleich
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Einführung in Apache Iceberg

Apache Iceberg wurde 2017 (die Idee von Ryan Blue und Daniel Weeks) auf Netflix (die Idee von Ryan Blue und Daniel Weeks) erstellt und wurde erstellt, um Leistungsengp?sse, Konsistenzprobleme und Einschr?nkungen des Hive -Tabellenformats zu l?sen. Open-Sourced und spendete 2018 an die Apache Software Foundation und erlangte schnell an die Anziehung und lieferte Beitr?ge von Branchengiganten wie Apple, AWS und LinkedIn.

Die Entwicklung von Apache Iceberg

Die Erfahrung von Netflix zeigte eine kritische Schw?che im Bienenstock: seine Abh?ngigkeit von Verzeichnissen für die Tischverfolgung. Dieser Ansatz fehlte die Granularit?t, die für eine robuste Konsistenz, effiziente Parallelit?t und die erwarteten fortschrittlichen Merkmale in modernen Data Warehouses erforderlich war. Die Entwicklung von Iceberg zielte darauf ab, diese Einschr?nkungen zu überwinden, mit einem Fokus auf:

Wichtige Designziele

• Datenkonsistenz: Aktualisierungen über mehrere Partitionen hinweg müssen atomar und nahtlos sein, wodurch die Benutzer inkonsistente Daten angezeigt werden.
• Leistungsoptimierung: Effizientes Metadatenmanagement war von gr??ter Bedeutung, um Abfragenplanung Engp?sse zu beseitigen und die Ausführung der Abfrage zu beschleunigen.
• Benutzerfreundlichkeit: Die Partitionierung sollte für die Benutzer transparent sein und eine automatische Abfrageoptimierung ohne manuelle Intervention erm?glichen.
• Schema -Anpassungsf?higkeit: Schema -Modifikationen sollten sicher behandelt werden, ohne dass vollst?ndige Datensatzumschreiben erforderlich sind.
• Skalierbarkeit: Die L?sung musste effizient Petabyte von Daten verarbeiten und die Skala von Netflix widerspiegeln.

Verst?ndnis des Eisberg -Formats

Iceberg befasst sich mit diesen Herausforderungen, indem sie Tabellen als strukturierte Liste von Dateien und nicht als Verzeichnis verfolgen. Es bietet ein standardisiertes Format, das Metadatenstruktur für mehrere Dateien definiert und Bibliotheken für eine nahtlose Integration in beliebte Motoren wie Spark und Flink bietet.

Ein Datenseestandard

Das Design von Iceberg Prioritiert die Kompatibilit?t mit vorhandenen Speicher- und Berechnung von Motoren und f?rdert eine breite Akzeptanz ohne wesentliche ?nderungen. Ziel ist es, Eisberg als Branchenstandard zu etablieren, sodass Benutzer unabh?ngig vom zugrunde liegenden Format mit Tabellen interagieren k?nnen. Viele Datenwerkzeuge bieten jetzt native Eisberg -Unterstützung.

Kernmerkmale von Apache Iceberg

Iceberg übertrifft einfach die Grenzen von Hive. Es führt leistungsstarke Funktionen für die Verbesserung des Datenloads von Data Lake und Data Lakehouse. Zu den wichtigsten Funktionen geh?ren:

S?ure -Transaktionsgarantien

Iceberg verwendet eine optimistische Parallelit?tskontrolle, um die S?ureeigenschaften sicherzustellen, und garantiert, dass Transaktionen entweder vollst?ndig engagiert oder vollst?ndig zurückgerollt sind. Dies minimiert Konflikte bei der Aufrechterhaltung der Datenintegrit?t.

Partitionentwicklung

Im Gegensatz zu herk?mmlichen Datenseen erm?glicht Iceberg die ?nderung der Partitionierungsschemata, ohne die gesamte Tabelle neu zu schreiben. Dies gew?hrleistet eine effiziente Abfrageoptimierung, ohne vorhandene Daten zu st?ren.

Versteckte Partitionierung

Iceberg optimiert automatisch Abfragen, die auf der Partitionierung basieren, und beseitigt die Notwendigkeit, dass Benutzer manuell durch Partitionsspalten filtern.

Operationen auf Zeilenebene (Kopie auf dem Schreiben und Merge-on-Read)

Iceberg unterstützt sowohl Kopien-auf-Schrei- als auch MORGE-On-Read-Strategien für effiziente Updates auf Zeilenebene.

Zeitreisen und Versionsrollback

Die unver?nderlichen Schnappschüsse von Iceberg erm?glichen Zeitreisefragen und die M?glichkeit, in frühere Tischzust?nde zurückzukehren.

Schemaentwicklung

Iceberg unterstützt Schema -Modifikationen (Hinzufügen, Entfernen oder ?ndern von Spalten), ohne dass Daten umschreiben, um Flexibilit?t und Kompatibilit?t zu gew?hrleisten.

Taucher in Eisbergs Architektur eintauchen

In diesem Abschnitt werden die Architektur von Iceberg und wie sie die Grenzen von Hive überwindet.

Die Datenschicht

Die Datenschicht speichert die tats?chlichen Tabellendaten (Datendateien und L?schen von Dateien). Es wird in verteilten Dateisystemen (HDFs, S3 usw.) gehostet und unterstützt mehrere Dateiformate (Parquet, ORC, AVRO). Parquet wird üblicherweise für seine S?ulenspeicherung bevorzugt.

Die Metadatenschicht

Diese Ebene verwaltet alle Metadatendateien in einer Baumstruktur und verfolgt Datendateien und Operationen. Zu den Schlüsselkomponenten geh?ren Manifestdateien, Manifest -Listen und Metadatendateien. Puffin -Dateien speichern erweiterte Statistiken und Indizes für die Abfrageoptimierung.

Der Katalog

Der Katalog fungiert als zentrales Register und bietet den Standort der aktuellen Metadatendatei für jede Tabelle an, um alle Leser und Autoren konsistenten Zugriff zu gew?hrleisten. Verschiedene Backends k?nnen als Eisberg -Katalog (Hadoop -Katalog, Hive -Metastore, Nessie -Katalog, AWS -Kleberkatalog) dienen.

Eisberg gegen andere Tischformate: Ein Vergleich

Iceberg, Parquet, Orc und Delta Lake werden h?ufig in der Datenverarbeitung in gro?em Ma?stab verwendet. Iceberg unterscheidet sich als Tabellenformat, das Transaktionsgarantien und Metadatenoptimierungen bietet, im Gegensatz zu Parquet und ORC, die Dateiformate sind. Im Vergleich zu Delta Lake zeichnet sich Iceberg in Schema und Partitionentwicklung aus.

Abschluss

Apache Iceberg bietet einen robusten, skalierbaren und benutzerfreundlichen Ansatz für das Data Lake-Management. Seine Funktionen machen es zu einer überzeugenden L?sung für Organisationen, die mit gro? angelegten Daten umgehen.

H?ufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Apache Iceberg? A. Ein modernes Open-Source-Tabellenformat verbessert die Leistung, Konsistenz und Skalierbarkeit von Datensee.

Q2. Warum wird Apache Iceberg ben?tigt? A. um die Einschr?nkungen von Hive bei Metadatenhandhabung und Transaktionsfunktionen zu überwinden.

Q3. Wie geht Eisberg mit der Schema -Evolution um? A. Es unterstützt Schema?nderungen, ohne dass eine vollst?ndige Tischumschreibung erforderlich ist.

Q4. Was ist die Partitionentwicklung in Eisberg? A. ?nderung von Partitionierungsschemata ohne Umschreiben historischer Daten.

Q5. Wie unterstützt Eisberg S?uretransaktionen? A. durch optimistische Parallelit?tskontrolle, um Atomaktualisierungen zu gew?hrleisten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie benutze ich Apache -Eisberg -Tabellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!