Iceberg是一个面向海量数据分析场景的开放表格式（Table Format），其设计的目的是解决数据存储和计算引擎之间的适配的问题

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

概述

iceberg的特性

• 数据存储、计算引擎插件化：Iceberg提供一个开放通用的表格式（Table Format）实现方案，不和特定的数据存储、计算引擎绑定
• 实时流批一体：Iceberg上游组件将数据写入完成后，下游组件及时可读，可查询。可以满足实时场景。并且Iceberg同时提供了流/批读接口、流/批写接口。可以在同一个流程里, 同时处理流数据和批数据，大大简化了ETL链路
• 数据表演化（Table Evolution）：Iceberg可以通过SQL的方式进行表级别模式演进；不存在读出数据重新写入或者迁移数据这种费时费力的操作（比如在常用的Hive中，如果我们需要把一个按天分区的表，改成按小时分区。此时，不能再原表之上直接修改，只能新建一个按小时分区的表，然后再把数据Insert到新的小时分区表。而且，即使我们通过Rename的命令把新表的名字改为原表，使用原表的上次层应用, 也可能由于分区字段修改，导致需要修改 SQL，这样花费的经历是非常繁琐的）
• 模式演化（Schema Evolution）：

1. ADD：向表或者嵌套结构增加新列
2. Drop：从表中或者嵌套结构中移除一列
3. Rename：重命名表中或者嵌套结构中的一列
4. Update：将复杂结构(struct, map<key, value>, list)中的基本类型扩展类型长度, 比如tinyint修改成int.
5. Reorder：改变列或者嵌套结构中字段的排列顺序

重点：一个元数据操作, 不会涉及到重写数据文件的过程

具体表现为：

①增加列时候，不会从另外一个列中读取已存在的的数据

②删除列或者嵌套结构中字段的时候，不会改变任何其他列的值

③更新列或者嵌套结构中字段的时候，不会改变任何其他列的值

④改变列列或者嵌套结构中字段顺序的时候，不会改变相关联的值

实现方式：在表中Iceberg 使用唯一ID来定位每一列的信息；新增一个列的时候，会新分配给它一个唯一ID， 并且绝对不会使用已经被使用的ID

使用唯一ID定位，避免了使用名称定位会重复、使用位置定位无法修改顺序的缺点

• 分区演化：Iceberg table partitioning can be updated in an existing table because queries do not reference partition values directly（可以直接在表上修改分区策略，因为查询不和分区数据直接关联）

当我们改变一个表的分区策略时，对应修改分区之前的数据不会改变, 依然会采用老的分区策略，新的数据会采用新的分区策略，也就是说同一个表会有两种分区策略，旧数据采用旧分区策略，新数据采用新新分区策略， 在元数据里两个分区策略相互独立，不重合

借助Iceberg的隐藏分区（Hidden Partition），在写SQL 查询的时候，不需要在SQL中特别指定分区过滤条件，Iceberg会自动分区，过滤掉不需要的数据；Iceberg分区演化操作同样是一个元数据操作, 不会重写数据文件

• 列顺序演化（Sort Order Evolution）：Iceberg可以在一个已经存在的表上修改排序策略。修改了排序策略之后, 旧数据依旧采用老排序策略不变。往Iceberg里写数据的计算引擎总是会选择最新的排序策略, 但是当排序的代价极其高昂的时候, 就不进行排序了
• 隐藏分区（Hidden Partition）： Iceberg的分区字段/策略（通过某一个字段计算出来），可以不是表的字段和表数据存储目录；在建表或者修改分区策略之后，新的数据会自动计算所属于的分区。在查询的时候同样不用关心表的分区是什么字段/策略，只需要关注业务逻辑，Iceberg会自动过滤不需要的分区数据

Iceberg的分区信息和表数据存储目录是独立的，因此Iceberg的表分区可以被修改,而且不涉及到数据迁移

• 镜像数据查询（Time Travel）：Iceberg提供了查询表历史某一时间点数据镜像（snapshot）的能力。通过该特性可以将最新的SQL逻辑，应用到历史数据上
• 支持事务（ACID）：Iceberg通过提供事务（ACID）的机制，使其具备了upsert的能力并且使得边写边读成为可能，从而数据可以更快的被下游组件消费。通过事务保证了下游组件只能消费已commit的数据，而不会读到部分甚至未提交的数据
• 基于乐观锁的并发支持：Iceberg基于乐观锁提供了多个程序并发写入的能力并且保证数据线性一致
• 文件级数据剪裁：Iceberg的元数据里面提供了每个数据文件的一些统计信息，比如最大值，最小值，Count计数等等。因此，查询SQL的过滤条件除了常规的分区，列过滤，甚至可以下推到文件级别，大大加快了查询效率

不同数据湖框架的对比

iceberg不支持索引

存储结构

• 数据文件 data files：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parquet,那么文件是以“.parquet”结尾
• 表快照 Snapshot：快照代表一张表在某个时刻的状态；每个快照里面会列出表在某个时刻的所有 data files 列表。data files是存储在不同的manifest files里面，manifest files是存储在一个Manifest list文件里面，而一个Manifest list文件代表一个快照
• 清单列表 Manifest list：manifest list是一个元数据文件，它列出构建表快照（Snapshot）的清单（Manifest file）。这个元数据文件中存储的是Manifest file列表，每个Manifest file占据一行。每行中存储了Manifest file的路径、其存储的数据文件（data files）的分区范围，增加了几个数文件、删除了几个数据文件等信息，这些信息可以用来在查询时提供过滤，加快速度

例如：snap-6746266566064388720-1-52f2f477-2585-4e69-be42-bbad9a46ed17.avro就是一个Manifest List文件

• 清单文件 Manifest file：Manifest file也是一个元数据文件，它列出组成快照（snapshot）的数据文件（data files）的列表信息

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（比如每列的最大最小值、空值数等）、文件的大小以及文件里面数据行数等信息。其中列级别的统计信息可以在扫描表数据时过滤掉不必要的文件

Manifest file是以avro格式进行存储的，以“.avro”后缀结尾，例如：52f2f477-2585-4e69-be42bbad9a46ed17-m0.avro

查看具体的存储结构

打开HDFS的Web UI，进入/user/hive/warehouse/iceberg_test1路径下（使用默认的catalog创建了表iceberg_test1）

• data：数据文件

可以看到是以parquet格式存储的

• metadata：元数据文件

Manifest file记录了数据文件的位置信息； Manifest list记录了 Manifest file的位置信息