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Iceberg的FlinkSink在流式写入时不更新元数据文件

Iceberg是一种开源的大数据表格格式，它提供了一种可靠的、可扩展的数据存储和处理方式。Iceberg的FlinkSink是用于在流式写入时将数据写入Iceberg表格的组件。

在流式写入时，FlinkSink不会直接更新元数据文件。元数据文件包含了表格的结构信息、分区信息以及数据文件的位置等重要信息。相反，FlinkSink会将新写入的数据写入到新的数据文件中，并将这些数据文件的信息存储在一个特殊的文件中，称为Manifest文件。Manifest文件包含了数据文件的元数据，例如文件路径、大小、分区信息等。

这种设计有以下优势：

高效的写入：由于不需要频繁地更新元数据文件，FlinkSink可以实现高吞吐量的流式写入操作。
数据一致性：通过将新数据写入新的数据文件，并在Manifest文件中记录这些文件的信息，可以确保数据写入的原子性和一致性。
容错性：即使在写入过程中发生故障，由于元数据文件没有被直接修改，可以通过恢复Manifest文件来恢复数据的一致性。

Iceberg的FlinkSink适用于需要在流式环境中进行大规模数据写入的场景，例如实时数据分析、流式ETL等。对于使用腾讯云的用户，推荐使用腾讯云的数据仓库产品TDSQL-C和数据湖产品COS来支持Iceberg表格的存储和管理。

更多关于Iceberg的信息和使用方法，可以参考腾讯云的文档：

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/path', 'property-version'='1' ); warehouse：hdfs目录存储元数据文件和数据文件。...-06-08 12:20 /libis/hive-2.3.6/hive_iceberg.db/action_logs/metadata 其中data目录下存储数据文件，metadata目录下存储元数据文件...即使有一天，想要把HDFS上的表迁移到S3上去，也是可以办到的，大家想想，无论是HadoopCatalog还是HiveCatalog，数据文件和元数据文件本身都是相同的，只是标记当前最新的snapshot...流式读这个例子将会读取从快照id‘3821550127947089987’开始的增量记录，然后在flink流式作业中打印到stdout控制台中。...DataStream"); Overwrite data 重写数据为了动态覆盖现有 Iceberg 表中的数据，我们可以在FlinkSink构建器中设置overwrite标志。

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数据湖（十七）：Flink与Iceberg整合DataStream API操作

(dataStream) //这个 .table 也可以不写，指定tableLoader 对应的路径就可以。...在向Iceberg表中写数据之前需要创建对应的Catalog、表Schema,否则写出时只指定对应的路径会报错找不到对应的Iceberg表。...不建议使用DataStream API 向Iceberg中写数据，建议使用SQL API。...3、在Kafka 中创建代码中指定的“flink-iceberg-topic”并启动代码生产数据# 在Kafka 中创建 flink-iceberg-topic topic[root@node1 bin...中的数据启动Hive、Hive Metastore 在Hive中创建映射Iceberg的外表：CREATE TABLE flink_iceberg_tbl ( id int, name string

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，并且提了一个pr，我的策略是大于目标文件的数据文件不参与压缩，不过这个pr没有合并到0.11版本中，后来社区另外一个兄弟也发现了相同的问题，提交了一个pr（ https://github.com/apache...还有由于一些异常导致程序失败，就会产生一些不在iceberg元数据里面的孤立的数据文件，这些文件对iceberg来说是不可达的，也是没用的。所以我们需要像jvm的垃圾回收一样来清理这些文件。...表，为其建立相应的元数据，但是测试的时候发现，如果采用这种方式，就需要把写入hive的程序停止，因为如果iceberg和hive使用同一个数据文件，而压缩程序会不断地压缩iceberg表的小文件，压缩完之后...，这些功能我在测试环境测试是可以的，但是还没有来得及更新到生产。...改成写入iceberg之后，只需要20个并行度就够了. 查询速度变快由于iceberg查询的时候不会像hive一样去扫描文件夹下面的所有数据，而是先从元数据查询对应的数据文件。

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CDP上使用Iceberg 的 5 个理由

对于查询规划，Iceberg 依赖于元数据文件，如前所述，元数据文件包含数据所在的位置以及分区和模式在文件中的分布方式。尽管这允许模式演变，但如果表有太多更改，就会出现问题。...然而，由于元数据集中化并且主要是基于文件的抽象，它在某些领域（如规模）一直在挣扎。 Iceberg 在引入一系列新功能的同时克服了规模和性能挑战。...这就是为什么 Iceberg 从一开始就着手通过支持行级更新和删除来解决这个问题。在不深入细节的情况下，值得注意的是有多种方法可以实现这一点，例如写时复制与读时合并。...然而，使用 Iceberg 表及其元数据清单文件，可以简化这些更新，而不会产生额外成本。模式演变：表中的列可以就地更改（添加、删除、重命名、更新或重新排序），而不会影响数据可用性。...所有更改都在元数据文件中进行跟踪，Iceberg 保证架构更改是独立的并且没有副作用（例如不正确的值）。分区演变：Iceberg 表中的分区可以以与模式演变相同的方式进行更改。

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Flink + Iceberg 在去哪儿的实时数仓实践

Iceberg 查询计划查询计划是在表中查找 “查询所需文件” 的过程。元数据过滤清单文件包括分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。...在计划期间，查询谓词会自动转换为分区数据上的谓词，并首先应用于过滤数据文件。接下来，使用列级值计数，空计数，下限和上限来消除与查询谓词不匹配的文件。...start-snapshot-id 从指定的快照 ID 开始读取数据、每个快照 ID 关联的是一组 manifest file 元数据文件，每个元数据文件映射着自己的真实数据文件，通过快照 ID，从而读取到某个版本的数据...踩坑记录我之前在 SQL Client 写数据到 Iceberg，data 目录数据一直在更新，但是 metadata 没有数据，导致查询的时候没有数，因为 Iceberg 的查询是需要元数据来索引真实数据的...0.11 新特性，支持了流式小文件合并。

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Data Lake 三剑客—Delta、Hudi、Iceberg 对比分析

前者在写入时做数据的 merge，写入性能略差，但是读性能更高一些。后者读的时候做 merge，读性能查，但是写入数据会比较及时，因而后者可以提供近实时的数据分析能力。...Iceberg 官网提供的 quickstart 以及 Spark 的接口均只是提到了使用 Spark dataframe API 向 Iceberg 写数据的方式，没有提及别的数据摄入方法。...支持流式写入意味着有小文件问题，对于怎么合并小文件，官网也未提及。我怀疑对于流式写入和小文件合并，可能 Iceberg 还没有很好的生产 ready，因而没有提及（纯属个人猜测）。...在查询方面，Iceberg 支持 Spark、Presto。 Iceberg 在查询性能方面做了大量的工作。值得一提的是它的 hidden partition 功能。...如果表数据是实时更新的，意味着每次在查询之前先要跑一个 SparkSQL，再跑 Presto。这样的话为何不都在 SparkSQL 里搞定呢？这是一个非常蛋疼的设计。

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基于Flink CDC打通数据实时入湖

首先了解一下Iceberg在文件系统中的布局，第一部分是数据文件data files，用于存储具体业务数据，如下图中的data files文件。...第二部分是表元数据文件（Metadata 文件），包含Snapshot文件、Manifest文件等。...模式保证上游数据插入、更新、和删除的性能，减少传统Copy on Write模式下写放大问题。...a）压缩小文件 Flink从Kafka消费的数据以checkpoint方式提交到Iceberg表，数据文件使用的是parquet格式，这种格式无法追加，而流式数据又不能等候太长时间，所以会不断commit...，长时间积累会产生大量脱离元数据的孤立数据文件，所以也需要类似JVM的垃圾回收一样，周期性清理这些文件。

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查收一份来自南极的Iceberg数据治理指南

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深度对比 Delta、Iceberg 和 Hudi 三大开源数据湖方案

如上图所示，ETL 任务每隔 30 分钟定期地把增量更新数据同步到分析表中，全部改写已存在的全量旧数据文件，导致数据延迟和资源消耗都很高。...所以，他们就希望设计一种合适的数据湖方案，在解决通用数据湖需求的前提下，还能实现快速的 upsert 以及流式增量消费。...在文件量大的情况下，这是一个非常耗时的操作。同时，由于元数据分属 MySQL 和 HDFS 管理，写入操作本身的原子性难以保证。即使在开启 Hive ACID 情况下，仍有很多细小场景无法保证原子性。...另外一个是数据湖是否自定义 schema 接口，以期跟计算引擎的 schema 解耦。这里 Iceberg 是做的比较好的，抽象了自己的 schema，不绑定任何计算引擎层面的 schema。...S3 这样廉价存储上，目前来看只有 Hive 没有太考虑这方面的设计；文件格式指的是在不依赖数据湖工具的情况下，是否能读取和分析文件数据，这就要求数据湖不额外设计自己的文件格式，统一用开源的 parquet

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Iceberg 在袋鼠云的探索及实践

二、Iceberg在袋鼠云中的应用实践 01 行级更新在Hive中想要对历史数据进行订正，需要用增量数据合并历史数据后替换历史数据，这种方式的代价是比较大的，即便是很少的更新也需要对全表或者整个分区进行扫描...利用Iceberg这种合并和覆写可以被推迟，如下图所示：在Iceberg中，可以写入一份标记删除的数据文件并再写入更新后的数据文件，这样的好处是订正历史数据时用户在数栈平台的操作等待时间会很短，在查询的时候再对这个标记删除文件中的数据进行更新...02 查询加速在HDFS上，数据文件通常采用Parquet、ORC等存储格式，这些存储格式中记录了诸如列最大值/最小值/空值等详细的元数据信息，因此在进行查询的过程中，Iceberg充分利用了存储格式提供的元数据信息进行文件过滤...考虑到数据文件的分布是在写入时决定的，在写入数据顺序不规律的情况下，文件中的最大值/最小值范围跨度会很大，这样并集判断过滤的效果就没有那么明显了，这时候在数栈平台上按照一定规则对数据进行重排列，使得具有相似特征的数据落入到同一个数据文件里...基于Iceberg袋鼠云设计了一种优化方案，如上图所示：保留原来的数据文件，列更新时将新的字段数据和表的主键字段数据一起写入到新的数据文件。

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目前比较流行的做法就是基于流计算来做。流计算天然的分布式特征，注定了他的扩展性更好。通过加大流计算的并发性，加大流式数据的“时间窗口”，来统一批处理与流式处理两种计算模式。...现在的数据湖都是湖仓一体的，结合了数据湖和数据仓库的优势，将数据仓库中对于数据的严格管理直接实现到了低成本的分布式存储之上核心技术 Time Travel 每次写入都生成一个新的元数据文件，记录变更。...分区数据在update时，不要删除旧数据，保证新旧共存。...，再写json元数据文件 如何确保原子性？...发现版本号增加了，看看新增的这些版本有没有更新我要更新的分区没有，直接写新版本有，两者都更新了同一分区，重新update Schema Evolution Add/Drop/Rename 重要

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超硬核解析Apache Hudi 的一致性模型（第一部分）

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Flink集成iceberg数据湖之合并小文件

数据管理迁移问题 presto查询性能优化总结背景在传统的实时数仓中，由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能，我们一般采用orc，parquet数据格式，但是这种列式格式无法追加，流式数据又不能等候太长时间...，等到文件够了一个hdfs block块大小再写入，所以不可避免的产生了一个令人头大的问题，即小文件问题，由于使用小文件会增加namenode的压力，并且影响查询性能，所以我们在使用流式数据入库的时候一般会对小文件进行合并处理...在每次压缩程序之后，做了处理，使当前快照时间以前的快照过期。程序会自动删除以前的过期数据文件....，如果该程序在删除无用文件的同时，其他两个程序很有可能正在读取或者写入，这样会导致删除了一些元数据文件，其他两个程序报错。...迁移问题我们在测试过可以使用iceberg以后，如何将以前的hive表迁移成iceberg表呢，新建一个iceberg table，然后写批任务导入？

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Flink集成Iceberg在同程艺龙的实践

可以使用 Hive 的数据，然后新建一个 Iceberg 表，为其建立相应的元数据，但是测试的时候发现，如果采用这种方式，需要把写入 Hive 的程序停止，因为如果 Iceberg 和 Hive 使用同一个数据文件...由于我们的 Iceberg 的元数据都是存储在 Hive 中的，也就是我们使用了 HiveCatalog，所以压缩程序的逻辑是把 Hive 中所有的 Iceberg 表全部都查出来，依次压缩。...，并且提了一个 pr，我的策略是大于目标文件的数据文件不参与压缩，不过这个 pr 没有合并到 0.11 版本中，后来社区另外一个兄弟也发现了相同的问题，提交了一个 pr（ https://github.com...此外由于一些异常导致程序失败，会产生一些不在 Iceberg 元数据里面的孤立的数据文件，这些文件对 Iceberg 来说是不可达的，也是没用的。...，这些功能我在测试环境测试是可以的，但是还没有来得及更新到生产。

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Dinky 扩展 iceberg 的实践分享

定义中所说的表格式 (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 (Flink, Spark...) 之下，数据文件之上。...本文将带来基于 Dinky 来实现 Flink 流式入湖 iceberg 的实践分享。...iceberg 元数据/数据是存储在 hdfs 上 flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.12-1.13.6.jar 用于 flink 打通 hive flink-sql-connector-kafka...-- 'engine.hive.enabled'='true', --与hive元数据互通 -- 'format-version'='2'/*可以更新删除数据*/ -- ); 5.创建 Kafka_Iceberg_SQL...对于使用 Dinky 的感受，我觉得最好的还是省了写 flinkapi 代码了，方便管理任务，不同模式的提交，也不用去命令行写命令提交，还有checkpoint任务恢复，功能挺强大的。

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腾讯广告业务基于Apache Flink + Hudi的批流一体实践

4.1.2.2 Commit元数据文件分析如下为具体一个basePath/.hoodie/xxx.deltacommit 文件内容：文件包含如下重要元素 • fileId：在每个分区内，文件被组织为...由于在写入期间进行合并，COW 会产生一些写入延迟。但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩） MOR表：对于具有要更新记录的现有数据文件，Hudi 创建增量日志文件记录更新数据。...此在写入期间不会合并或创建较新的数据文件版本；在进行数据读取的时候，将本批次读取到的数据进行Merge。Hudi 使用压缩机制来将数据文件和日志文件合并在一起并创建更新版本的数据文件。...COW vs MOR COW MOR 说明更新代价高低读取延迟低一般写放大问题高低总结：COW适用于读多写少的场景；MOR适用于写多读少的场景；在本项目实践中，采用的是MOR表，在创建...3.数据清理随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (

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数据湖实践 | Iceberg 在网易云音乐的实践

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Apache四个大型开源数据和数据湖系统

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