数据入湖是大数据处理中的重要步骤,涉及如何有效存储各种数据源的数据,并确保数据完整性和一致性。Apache Flink和Apache Iceberg是解决这些挑战的关键工具。深入探讨了它们如何应对数据传输中断、数据变更管理、近实时报表性能下降和实时CDC数据分析等核心挑战。Apache Iceberg通过ACID事务、动态Schema管理和优化的元数据管理提供了强大支持,而Flink则通过状态管理与容错和统一API支持实现了流和批处理的高效整合。
Flink与Iceberg优化数据入湖策略的完美组合
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基于Flink、Iceberg和对象存储的数据湖构建方案
阿里分享了一种利用 Flink、Iceberg 和对象存储构建数据湖的方案。
Flink 作为高吞吐、低延迟的流式处理框架,负责实时数据的摄取和处理。Iceberg 则作为数据湖的表格式引擎,提供 ACID 事务、高效的查询和数据演进能力。对象存储作为底层存储,提供高可扩展性和低成本的优势。
这种方案结合了三者的优势,可以高效地构建和管理数据湖,满足不同场景的数据分析需求。
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主要功能
高效数据写入: 利用 Flink 的并行处理能力,实现高效的数据写入 Iceberg 数据湖。
实时数据分析: 支持对 Iceberg 数据湖中的数据进行实时分析和处理。
增量数据处理: Iceberg 的 ACID 事务特
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