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https://iceberg.apache.org/ iceberg表是一种面向大型分析数据集的开放表格式旨在提供可扩展、高效、安全的数据存储和查询解决方案。它支持多种存储后端上的数据操作并提供 ACID 事务、多版本控制和模式演化等特性使数据管理和查询更加灵活便捷。Iceberg 可以屏蔽底层数据存储格式上的差异向上提供统一的操作 API使得不同的引擎可以通过其提供的 API 接入。 表格式Table Format可以理解为元数据以及数据文件的一种组织方式处于计算框架FlinkSpark…之下数据文件(orc, parquet)之上。这一点与Hive有点类似hive也是基于HDFS存储、MR/SPARK计算引擎将数据组织成一种表格式提供Hive Sql对数据进行处理。如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾例如
00000-0-root_20211212192602_8036d31b-9598-4e30-8e67-ce6c39f034da-job_1639237002345_0025-00001.parquet 就是一个数据文件。
Iceberg 设计为以快照Snapshot的形式来管理表的各个历史版本数据。每个快照中会列出表在某个时刻的所有数据文件列表。Data 文件存储在不同的 Manifest 文件中Manifest 文件存储在一个 Manifest List 文件中Manifest 文件可以在不同的 Manifest List 文件间共享一个 Manifest List 文件代表一个快照。 Manifest list 文件是元数据文件其中存储的是 Manifest 文件的列表每个 Manifest 文件占据一行。 Manifest 文件是元数据文件其中列出了组成某个快照的数据文件列表。每行都是每个数据文件的详细描述包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息例如每列的最大最小值、空值数等、文件的大小以及文件中数据的行数等信息。 Data 文件是 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。
Apache Iceberg表的特点主要包括
开放的数据湖表格式Iceberg是一种开放的数据湖表格式可以在HDFS或对象存储上构建数据湖存储服务与多种计算引擎如Spark、Flink、Hive和Presto等兼容 。
1.核心能力Iceberg设计初衷是解决Hive数仓上云的问题提供基于HDFS或对象存储的轻量级数据湖存储服务支持ACID语义、行级数据变更、历史版本回溯、高效数据过滤、Schema变更、分区布局变更以及隐式分区 。
2.文件级别的元数据管理Iceberg通过快照进行多版本控制每个快照对应一组清单清单再对应具体数据文件 。
3.数据文件不可变性Iceberg数据文件一旦创建就不能被修改而是通过追加新数据文件来增加新数据 。
4.表快照Iceberg表快照是表在特定时间点的版本每次修改都会生成新的快照帮助实现版本控制和数据管理 。
5.清单列表清单列表是数据文件的元数据信息列表对数据查询、管理和优化等操作至关重要 。
6.Catalog管理Catalog是管理表和数据的入口负责存储表的元数据信息并允许通过编程方式或CLI进行操作 。
7.ACID和MVCCIceberg提供了ACID语义和多版本并发控制确保数据的一致性和可靠性 。
8.Schema和Partition EvolutionIceberg支持灵活的表schema变更和分区方式变更允许对表进行增加列、删除列、更新列等操作 。
hive
Hive就是一种数据仓库可以将结构化的数据文件映射为数据库表并提供简单的sql查询功能可以将sql语句转化为mapreduce任务执行底层由HDFS来提供数据的存储说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。Hive本身并不提供数据的存储功能它可以使已经存储的数据结构化。hive将数据映射成数据库和一张张表库和表的元数据信息可以存在metastore上(hive metastore一般是关系型数据库。 通过 SQL 轻松访问数据的工具从而支持提取/转换/加载 (ETL)、报告和数据分析等数据仓库任务。一种将结构强加于各种数据格式的机制访问直接存储在 Apache HDFS或其他数据存储系统例如 Apache HBase中的文件。
hive常用的存储格式有五种textfile、sequencefile、rcfile、orc、parquet。 Hive表的一些关键特点
结构化数据存储 Hive表用于存储结构化数据数据以行和列的形式组织类似于传统关系型数据库的表。 元数据存储 Hive表的元数据如表名、列名、数据类型、分区信息等存储在Hive Metastore中这是一个中心化的元数据存储库。 数据存储位置 Hive表的数据实际存储在HDFS上Hive表与底层文件系统的位置相关联。 分区和分桶 Hive表支持分区Partition和分桶Bucket这有助于优化查询性能和数据管理。 数据类型 Hive表支持多种数据类型包括数值型、字符串型、日期型、复杂类型如数组、结构、映射等。 表属性 Hive表可以设置各种属性如存储格式如TextFile、SequenceFile、ORC、Parquet等、压缩选项等。 外部表和内部表 Hive支持外部表External Table和内部表Managed Table外部表的存储不受Hive管理而内部表的存储由Hive管理。 索引 Hive表可以创建索引以提高查询效率。 存储结构 Hive表可以有不同的存储结构如行存储或列存储。 查询语言 Hive提供了自己的查询语言HiveQL它是SQL的一种方言用于查询和管理Hive表中的数据。 数据操作 用户可以使用HiveQL执行常见的数据操作如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。
对比
Iceberg提供了事务处理能力支持ACID语义确保数据的一致性和完整性。Hive在早期版本中对事务性的支持不够完善尽管在Hive 3中引入了对ACID的支持但Iceberg在设计上更倾向于事务性操作 。
大框架上Iceberg的文件组织形式与Hive类似都是HDFS的目录在warehouse下以/db/table的形式组建结构。Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表向上层的 SparkFlink 计算引擎提供表层面的语义作用类似于 Hive Meta Store但是和 Hive Meta Store 相比
Iceberg 能避免 File Listing 的开销
也能够提供更丰富的语义包括 Schema 演进、快照、行级更新、 ACID 增量读等。
Iceberg是纯文件的元数据也存储在HDFS上并做到了文件级别的元数据组织。 在/db/table的目录结构下有两个目录metadata和data用于存储元数据和数据。 data下存储数据比较单一只有一类文件默认以Parquet形式存储。 metadata下存储元数据分三层metadata file、manifest list、manifest file。元数据目前有两个版本V1Metadata、V2Metadata创建table时带参数设置
CREATE TABLE tl(id BIGINT) WITH (format-version2)
