Iceberg

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iceberg-spark-runtime-3.2_2.12-1.3.1.jar是用于实时数据湖的Spark运行时。

Apache Iceberg 是一种用于跟踪海量表的新格式，专为对象存储（例如 S3）而设计。了解 Netflix 为何构建 Iceberg、其高层次设计以及解决查询性能问题的功能。

Iceberg 与 Flink：高效数据湖管理 这个 JAR 包 (iceberg-flink-runtime-1.15-1.3.1.jar) 为 Apache Iceberg 和 Apache Flink 的集成提供支持，版本分别为 1.15 和 1.3.1。它允许开发者利用 Flink 的流处理能力来管理和分析存储在 Iceberg 数据湖中的数据。 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 事务特性，结合 Flink 的状态管理，可以实现增量数据处理，例如变更数据捕获 (CDC)。 灵活的数据管理: Iceberg 的模式演化和分区管理功能，可以灵活地管理和组织数据湖中的数据。 使用场景 构建实时数据湖平台 实时数据仓库和 ETL 流式数据分析 增量数据处理和 CDC 总结 Iceberg 和 Flink 的集成，为构建高效、实时的数据湖解决方案提供了强大的工具。

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。

利用Flink和Iceberg技术，可以构建一个高效的企业级实时数据湖。这种架构不仅能够处理大规模数据流，还能确保数据的实时性和准确性。Flink提供了强大的流处理能力，而Iceberg则提供了可靠的数据湖管理和查询功能，使得企业能够更有效地管理和分析数据。

随着数据处理技术的进步，Flink和Iceberg作为关键技术组件，正在被广泛应用于实时数据仓库的建设中。分享了它们在全场景实时数据处理中的实际应用和优势。