冰山：数据湖桌的未来

冰山是用于大型分析数据集的开放式餐桌格式，可提高数据湖的性能和可伸缩性。 它通过内部元数据管理来解决镶木/ORC的局限性，实现有效的模式演化，时间旅行，并发W

冰淇淋：Data Lake lake表的未来

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冰上是强大的开放式餐桌餐桌形式，是用于大型分析的大型分析图。 它通过为对管理和查询大量数据集有效，可靠地提供至关重要的功能来解决传统数据湖桌格式（例如Parquet and Orc）等传统数据湖桌格式的许多缺点。与依赖于外部存储的元数据的格式（例如，蜂巢metastore）不同，冰山在数据湖本身内管理自己的元数据，从而显着提高了性能和可扩展性。 它的演变是由对现代数据仓库和分析应用中使用的数据湖进行稳健，一致和性能的基础的需求所驱动的。 Iceberg旨在处理大规模数据管理的复杂性，包括并发写作，模式演变和有效的数据发现。 由于其在处理当今生成的数据的增加和速度上的卓越能力，它将成为数据湖泊的主要表格格式。

>在其他数据湖桌格式上使用冰山

• >隐藏的分区和文件级操作：
• 架构进化：冰山支持架构的演化，这意味着您可以在表中添加，删除或修改列，而无需重写整个数据集。这对于随着时间的流逝而不断发展的数据模式，适应业务需求或数据源的变化至关重要。这简化了数据管理，并降低了模式变化过程中数据丢失或损坏的风险。
• 时间旅行和数据版本：冰山提供了强大的时间旅行功能，使您可以查询数据的过去版本。这对于调试，审核和数据恢复非常有价值。 它保留了表快照的历史记录，使用户能够在必要时恢复到以前的状态。
• >改进的查询性能：通过有效管理元数据，并提供隐藏的分区和优化的文件读取功能，冰山读取功能，冰山可显着提高查询性能，尤其是大型数据集。 优化的元数据结构允许查询引擎快速找到相关数据，最大程度地降低I/O操作。
• >并发写入和更新：冰山支持从多个来源的同时写作，从而启用有效的数据摄取管道和提高的可伸缩性。 It handles concurrent modifications without data corruption, a significant advantage over formats that struggle with concurrent updates.
• Open Source and Community Support: Being open source, Iceberg benefits from a large and active community, ensuring ongoing development, support, and integration with various data tools and platforms.

How Iceberg Improves Data Lake Performance and Scalability for Large-Scale Analytics（分析）

冰山设计直接解决了大规模分析在数据湖上固有的性能和可伸缩性挑战：

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• 优化的元数据管理：冰山的内部元数据管理避免了与Hive这样的外部替代物相关的瓶颈。 这大大减少了定位和访问数据的开销，改善了查询响应时间。
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• >有效的数据发现： 元数据结构允许有效的数据发现，使查询引擎能够快速识别相关数据文件，而无需扫描整个数据集。多个查询可以同时运行而不会彼此干扰。 这对于最大程度地利用资源利用和改善总体吞吐量至关重要。
• >隐藏的分区和文件级操作：>如前所述，这些功能启用有效的数据更新和删除，避免了成本昂贵的数据重写和改进整体性能和改善整体性能。一致性并避免读取式冲突，使其适合并发数据摄入和查询。
• >与现有工具集成：冰山可以与流行的数据处理框架无缝集成到Spark，Presto和Trino（例如，在现有工具和基础架构中迁移），以使用户在范围内进行迁移。基于冰山的数据湖
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• 迁移到基于冰山的数据湖涉及几个注意事项：
  • >迁移复杂性：将现有数据迁移到冰山需要仔细的计划和执行。复杂性取决于现有数据湖的大小和结构以及所选的迁移策略。
  • >工具和基础架构：确保您现有的数据处理工具和基础设施支持冰山。 有些工具可能需要更新或配置才能与冰山无缝配合。
  • >培训和专业知识：团队需要对如何有效使用和管理冰山进行培训。这包括了解其功能，最佳实践和潜在的挑战。
  • 测试和验证：彻底的测试和验证对于确保迁移后的数据完整性和正确性至关重要。 这涉及验证数据一致性，查询性能和整体系统稳定性。
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  • 实施适当的数据治理和安全措施对于保护存储在冰山数据湖中的数据至关重要。 这包括访问控制，数据加密和审计功能。>迁移成本：
  迁移过程可能会产生与基础架构，工具和培训相关的成本。 必须进行仔细的计划和成本估算。
  • >总之，冰山为建造和管理现代数据湖泊提供了重要的优势。尽管迁移可能会带来挑战，但在性能，可伸缩性和数据管理能力方面的长期益处通常超过最初的努力。

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