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数据湖（八）：Iceberg数据存储格式
Iceberg数据存储格式一、Iceberg术语data files（数据文件）:数据文件是Apache 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，如果我们的文件格式选择的是 Manifest file是以avro格式进行存储的，以“.avro”后缀结尾，例如：8138fce4-40f7-41d7-82a5-922274d2abba-m0.avro。 二、表格式Table FormatApache Iceberg作为一款数据湖解决方案,是一种用于大型分析数据集的开放表格式(Table Format),表格式可以理解为元数据及数据文件的一种组织方式 Iceberg底层数据存储可以对接HDFS，S3文件系统，并支持多种文件格式，处于计算框架（Spark、Flink）之下，数据文件之上。 基于snapshot的管理方式，Iceberg能够获取表历史版本数据、对表增量读取操作，data files存储支持不同的文件格式，目前支持parquet、ORC、Avro格式。
2.2K92编辑于 2022-06-19 - 来自专栏超级架构师
【数据湖】塑造湖：数据湖框架
大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？ 准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。 这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。 框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。 文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。
1.3K20编辑于 2022-03-08 - 来自专栏大数据技术架构
AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。 Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。 当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。 bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、Redshift，可以看到Hudi作为数据湖格式层衔接了云原生数据湖与数据仓库 ，可用于打造湖仓一体底层通用格式，Hudi生态也越来越完善，也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区，一起建设更好的数据湖，Github传送门：https://github.com/apache/
2.6K52发布于 2020-10-10 - 来自专栏大数据杂货铺
Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较
介绍 在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。 令人鼓舞的是，只需更改存储数据的格式，我们就可以解锁新功能并提高整个系统的性能。 Apache Hudi、 Apache Iceberg和Delta Lake是目前为数据湖设计的同类最佳格式。 这三种格式都解决了数据湖中一些最紧迫的问题： 原子事务—— 保证对湖的更新或追加操作不会中途失败并使数据处于损坏状态。 一致的更新—— 防止读取失败或在写入期间返回不完整的结果。 最后，我们将就哪种格式对您的数据湖最有意义提供建议。 平台兼容性 Hudi Hudi 最初由Uber开源，旨在支持对列式数据格式的增量更新。 Delta Lake Delta文档解释说它使用 Optimistic Control 来处理并发，因为大多数数据湖操作将数据附加到按时间排序的分区并且不会发生冲突。
5.2K21编辑于 2022-12-02 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据湖（一）：数据湖概念
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理 数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。 三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据 而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。 因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
2.7K94编辑于 2022-06-05 - 来自专栏后台技术底层理解
数据湖之Iceberg一种开放的表格式
今天来闲谈下数据湖三剑客中的iceberg。 Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。 起初是认识到数据的组织方式（表格式）是许多数据基础设施面临挫折和问题的共同原因——这些问题因Netflix运行在 S3上的云原生数据平台而加剧。 一种开放的表格式 上面讲了创建Iceberg最初想要解决的问题，下面我们说下Iceberg的定位是什么，以及它在数据湖架构中的位置。 像 Parquet 这样的文件格式已经可以读取每个数据文件中的列子集并跳过行。 其次在真正读取过滤数据时，Spark并不自己实现谓词下推，而是交给文件格式的reader来解决。
2K10编辑于 2022-06-19 - 来自专栏大数据进阶
数据湖
架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ? 从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试 7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据 数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。 数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。
1.2K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介
博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择 根据 Wikipedia 中的一个非常广泛的定义，数据湖是一种可以以原始形式存储数据的解决方案。一般来说，这意味着任何文件格式的潜在存储容量都是无限的。在实践中，该术语还涵盖处理存储数据的工具。 该解决方案包括表之间的外键引用、细粒度数据加密和详细的用户访问管理等内容。对数据的访问主要通过特定的数据仓库产品处理，通常使用 SQL 语言。 数据仓库范式的优点是能够定义向用户提供的数据和格式。 通常，数据以经过处理和干净的格式提供。例如，这样我们就可以保证数据的有效性。此外，源系统和数据的变化至少在某种程度上对用户是隐藏的。 另一方面，作为限制，我们依赖单一的产品供应商。 通过这种方式，所有数据既可以用于快速实验的原始格式，也可以用于报告的结构格式。 这样，我们可以利用这两种方法的优势。
1.2K10编辑于 2022-03-08 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理
它完整支持AI使用的这种非结构化、半结构化向量数据及大数据Hive生态、数据湖表格式、Hdfs文件系统/对象存储等数据和传统数据库、数仓这种支持Jdbc访问的结构化数据的统一管理和治理以及数据血缘，支持多种计算引擎生态 所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。 02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。 统一接入服务对外提供开放标准的API接口给用户或引擎对元数据湖的各种操作，提供JDBC、REST API和Thrift协议三种方式访问元数据。 特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限 在Hadoop体系的优化 我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。
1.8K10编辑于 2024-09-26 - 来自专栏宜信技术实践
漫谈“数据湖”
而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。 3）延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 三、数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点包括： 数据湖中的数据最接近原生的。 这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。 4.6 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。 数据采集：支持对应数据源的采集动作，需完成结构解析、清洗、标准化格式等。 数据同步：支持数据同步到其他数据源，包括必要的清洗、加工、转换等。
2.2K30发布于 2019-07-04 - 来自专栏杨丝儿的小站
【数据湖】扫盲
什么是数据湖 数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。 原始数据是指尙未针对特定目的处理过的数据。数据湖中的数据只有在查询后才会进行定义。 为什么出现了数据湖的概念 数据湖可为您保留所有数据，在您存储前，任何数据都不会被删除或过滤。有些数据可能很快就会用于分析，有些则可能永远都派不上用场。 数据从多种来源流入湖中，然后以原始格式存储。 数据湖和数据仓库的差别是什么？ 数据仓库可提供可报告的结构化数据模型。这是数据湖与数据仓库的最大区别。 数据湖架构 数据湖采用扁平化架构，因为这些数据既可能是非结构化，也可能是半结构化或结构化，而且是从组织内的各种来源所收集，而数据仓库则是把数据存储在文件或文件夹中。数据湖可托管于本地或云端。 他们还可以利用大数据分析和机器学习分析数据湖中的数据。 虽然数据在存入数据湖之前没有固定的模式，但利用数据监管，你仍然可以有效避免出现数据沼泽。
1.1K30编辑于 2022-03-20 - 来自专栏ITBA有话说
数据湖浅谈
什么是数据湖？ 类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。 数据入湖的方式 有物理入湖和虚拟入湖，物理入湖是指将数据复制到数据湖中，包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高，比如支撑实时监控类报表，那就需要入实时区。 虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储，而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖，实时性强，一般面向小数据量应用。 DM-Data Mart 数据集市， DM层数据来源于DWR层，面向展现工具和业务查询需求。DM根据展现需求分领域，主题汇总。 数据出湖 数据入了湖，自然要出湖，出湖即数据消费。
4.6K11发布于 2021-03-12 - 来自专栏韩锋频道
漫谈“数据湖”
数据湖 数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。 而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。 延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点：数据湖中的数据最接近原生的。 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。 数据采集：支持对应数据源的采集动作，需完成结构解析、清洗、标准化格式等。 数据同步：支持数据同步到其他数据源，包括必要的清洗、加工、转换等。
1.3K30发布于 2019-07-04 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。 根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。 基于 Delta 格式和 Databricks 工具，该公司正在尝试为数据湖和数据仓库混合方法传播一种新颖的“Data Lakehouse”范式概念。 Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。
3.3K10编辑于 2022-03-08 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同 这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。 除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。
1.6K20编辑于 2022-03-08 什么是数据湖？一文搞懂数据湖、数据仓库、湖仓一体
比如，公司每天的销售额看板、每月的经营分析报告、高管要的固定格式的决策报表。因为这些需求是稳定的，数据格式和计算逻辑也是相对固定的。数据仓库通过事先建模和预计算，能非常高效、稳定地响应这些需求。 于是数据湖的概念就火了。1、数据湖是什么？你可以把数据湖理解为一个企业的“原始数据集中存储库”。 它存储任何格式、任何类型的原始数据，无论是结构化的数据库表，还是半结构化的JSON、XML日志，甚至完全非结构化的文本、图片、视频。它不像数据仓库那样，要求数据必须先清洗、转换、结构化好了才能进来。 在物理上，数据可能只存储一份在“湖”里，但在逻辑上，你可以像使用数据仓库一样，对这些数据执行高效、可靠的分析查询；同时，你也能随时像使用数据湖一样，去访问最原始的、多格式的数据进行探索。 你可以考虑采用“湖仓一体”的技术（比如在现有数据湖上引入Iceberg表格式）来逐步改造和优化你的数据湖，让它具备更强的数据管理能力，慢慢地与数仓融合。Q3：湖仓一体中，数据治理还重要吗？
39810编辑于 2026-03-05- 来自专栏超级架构师
【数据湖】Azure 数据湖分析（Azure Data Lake Analytics )概述
Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。 提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。 它以原始格式存储数据，例如二进制、视频、图像、文本、文档、PDF、JSON。它仅在需要时转换数据。数据可以是结构化、半结构化和非结构化格式。 数据湖的一些有用功能是： 它存储原始数据（原始数据格式） 它没有任何预定义的schema 您可以在其中存储非结构化、半结构化和结构化 它可以处理 PB 甚至数百 PB 的数据量 数据湖在读取方法上遵循模式 图片参考：微软文档 摄取：从各种数据源收集数据并以其原始格式存储到 Azure 数据湖中 存储：将数据存储到 Azure Data Lake Storage、AWS S3 或 Google 云存储 处理
1.5K20编辑于 2022-03-08 - 来自专栏超级架构师
【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？ 我选择什么数据格式？ # 数据可能以多种格式到达您的数据湖帐户——人类可读的格式，如 JSON、CSV 或 XML 文件，压缩的二进制格式，如 .tar.gz 和各种大小——巨大的文件（几 TB），如从本地系统导出 SQL 格式之间的区别在于数据的存储方式——Avro 以基于行的格式存储数据，而 Parquet 和 ORC 格式以列格式存储数据。 当 I/O 模式读取量更大和/或查询模式专注于记录中的列的子集时，Parquet 和 ORC 文件格式受到青睐——其中可以优化读取事务以检索特定列而不是读取整个记录。 如何管理我的数据湖成本？
1.3K20编辑于 2022-03-08 数据湖与数据湖计算的主流技术深度分析
在大数据时代背景下，数据湖和数据湖计算成为企业数字化转型的关键技术。 统一元数据 统一元数据管理能够简化数据湖中的数据管理，提供一致的数据视图。 腾讯云数据湖计算DLC：提供了统一的元数据管理，支持跨数据源的数据视图。 湖仓一体 湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，提供了更高效的数据处理能力。 腾讯云数据湖计算DLC：支持湖仓一体架构，简化了数据管理。 Databricks Lakehouse：核心特性之一就是湖仓一体。 数据目录 数据目录提供了数据湖中数据的组织和管理。 腾讯云数据湖计算DLC：提供了数据目录功能，支持数据的分类和管理。 结论 数据湖和数据湖计算技术的发展为企业提供了强大的数据处理和分析能力。
27710编辑于 2025-07-28- 来自专栏暴走大数据
数据湖YYDS！ Flink+IceBerg实时数据湖实践
支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 在数据湖的发展过程中，Data Lakehouse（湖仓一体）数据架构被推上了风口浪尖。湖仓一体架构的出现结合了传统数据仓库和数据湖的优势。 Flink+Iceberg构建数据湖实战 2.1 数据湖三剑客 在数据湖解决方案中有非常重要的一环，那就是数据存储和数据计算之间的格式适配。 但是不同数据计算引擎在计算时需要读取数据，数据格式需要根据不同的计算引擎进行适配。 这是一个非常棘手的问题，这个中间层不单单是数据存储的格式问题，更是一种元数据的组织方式。 正是这样一种解决方案：介于上层计算引擎和底层存储格式。成为数据湖解决方案中的关键一环。
2.1K20发布于 2021-10-25
腾讯云开发者
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