探索Iceberg:新一代大数据表格式
2024-09-19 21:55:33作者:董宙帆
项目介绍
Iceberg是一个全新的表格式,专为存储大规模、缓慢变化的数据表而设计。它旨在改进Hive、Presto和Spark等现有大数据处理引擎中的标准表布局。Iceberg的核心思想是通过跟踪表中的单个数据文件,而不是目录,来实现更高效的数据管理和查询。
Iceberg由Netflix开发,并已捐赠给Apache软件基金会,目前正处于活跃开发阶段。项目的主要目标是提供一种更高效、更可靠的表格式,以解决现有大数据表格式中的一些关键问题,如文件列表、文件重命名和元数据管理等。
项目技术分析
核心模块
Iceberg项目由多个模块组成,每个模块都有其特定的功能:
- iceberg-common: 包含其他模块使用的实用工具类。
- iceberg-api: 提供Iceberg的公共API。
- iceberg-core: 实现Iceberg API,并支持Avro数据文件,是处理引擎应依赖的核心模块。
- iceberg-parquet: 可选模块,用于处理基于Parquet文件的表。
- iceberg-orc: 可选模块,用于处理基于ORC文件的表(实验性)。
- iceberg-hive: 实现基于Hive Metastore的Iceberg表。
处理引擎支持
Iceberg还提供了对多个处理引擎的支持:
- iceberg-spark: 实现Spark的Datasource V2 API。
- iceberg-data: 用于从JVM应用程序读取Iceberg表的客户端库。
- iceberg-pig: 实现Pig的LoadFunc API。
- iceberg-presto-runtime: 生成用于Presto与Iceberg表集成的阴影运行时JAR。
兼容性
Iceberg的Spark集成支持以下版本的Spark:
Iceberg版本 | Spark版本 |
---|---|
0.2.0+ | 2.3.0 |
0.3.0+ | 2.3.2 |
项目及技术应用场景
Iceberg适用于需要高效管理和查询大规模数据表的场景。其设计解决了现有大数据表格式中的多个痛点,特别适合以下应用场景:
- 大规模数据仓库: 适用于需要处理PB级数据的场景,提供高效的查询和数据管理能力。
- 实时数据分析: 通过高效的文件管理和元数据跟踪,支持实时数据分析和查询。
- 数据湖: 作为数据湖的基础表格式,提供可靠的数据存储和管理能力。
项目特点
设计优势
Iceberg的设计带来了多项显著优势:
- 快照隔离: 读取器始终使用一致的表快照,无需锁定,所有表更新都是原子的。
- O(1) RPC调用: 读取快照仅需O(1)次RPC调用,大大减少了查询规划的时间。
- 分布式规划: 文件修剪和谓词下推分布到各个作业中,消除了元数据的瓶颈。
- 版本历史和回滚: 保留表快照历史,支持数据回滚,确保数据质量。
- 细粒度分区: 通过分布式规划和O(1) RPC调用,支持更细粒度的分区。
- 安全的文件级操作: 通过支持原子更改,Iceberg支持新的用例,如安全地压缩小文件和安全地追加延迟数据。
为什么需要新的表格式?
现有表格式存在多个问题:
- 缺乏规范: 不同实现处理情况不一致,如Hive和Spark的桶使用不同的哈希函数。
- 元数据仅跟踪分区: 文件在分区内的发现通过列表分区路径,导致查询规划昂贵。
- 依赖文件重命名: 大多数输出提交者依赖重命名操作来实现保证,但在S3中重命名是数据复制操作。
其他设计目标
Iceberg还改进了以下方面:
- 模式演变: 通过列ID支持添加、删除和重命名列。
- 可靠类型: 使用一组核心类型,确保跨数据格式的兼容性。
- 指标: 存储数据文件的优化指标,提高作业规划效率。
- 不可见分区: 分区作为表配置内置,无需额外分区谓词即可规划高效查询。
- 未修改的分区数据: 存储分区数据时不进行转义,保持数据原样。
- 可移植规范: 表不绑定于Java,Iceberg有清晰的规范供其他实现使用。
结语
Iceberg作为新一代大数据表格式,通过其独特的设计和强大的功能,为大规模数据管理和查询提供了全新的解决方案。无论是在数据仓库、实时数据分析还是数据湖中,Iceberg都能显著提升数据处理的效率和可靠性。如果你正在寻找一种更高效、更可靠的表格式,Iceberg无疑是一个值得尝试的选择。
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