系列文章目录
实践数据湖iceberg 第一课 入门
实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式
实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg
实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）
实践数据湖iceberg 第五课 hive catalog特点
实践数据湖iceberg 第六课 从kafka写入到iceberg失败问题 解决
实践数据湖iceberg 第七课 实时写入到iceberg
实践数据湖iceberg 第八课 hive与iceberg集成
实践数据湖iceberg 第九课 合并小文件
实践数据湖iceberg 第十课 快照删除
实践数据湖iceberg 第十一课 测试分区表完整流程(造数、建表、合并、删快照)
实践数据湖iceberg 第十二课 catalog是什么
实践数据湖iceberg 第十三课 metadata比数据文件大很多倍的问题
实践数据湖iceberg 第十四课 元数据合并(解决元数据随时间增加而元数据膨胀的问题)
实践数据湖iceberg 第十五课 spark安装与集成iceberg(jersey包冲突)
实践数据湖iceberg 第十六课 通过spark3打开iceberg的认知之门
实践数据湖iceberg 第十七课 hadoop2.7,spark3 on yarn运行iceberg配置
实践数据湖iceberg 第十八课 多种客户端与iceberg交互启动命令(常用命令)
实践数据湖iceberg 第十九课 flink count iceberg，无结果问题
实践数据湖iceberg 第二十课 flink + iceberg CDC场景(版本问题，测试失败)
实践数据湖iceberg 第二十一课 flink1.13.5 + iceberg0.131 CDC(测试成功INSERT,变更操作失败)
实践数据湖iceberg 第二十二课 flink1.13.5 + iceberg0.131 CDC(CRUD测试成功)
实践数据湖iceberg 第二十三课 flink-sql从checkpoint重启
实践数据湖iceberg 第二十四课 iceberg元数据详细解析
实践数据湖iceberg 第二十五课 后台运行flink sql 增删改的效果
实践数据湖iceberg 第二十六课 checkpoint设置方法
实践数据湖iceberg 第二十七课 flink cdc 测试程序故障重启：能从上次checkpoint点继续工作
实践数据湖iceberg 第二十八课 把公有仓库上不存在的包部署到本地仓库
实践数据湖iceberg 第二十九课 如何优雅高效获取flink的jobId
实践数据湖iceberg 第三十课 mysql->iceberg，不同客户端有时区问题
实践数据湖iceberg 第三十一课 使用github的flink-streaming-platform-web工具，管理flink任务流，测试cdc重启场景
实践数据湖iceberg 第三十二课 DDL语句通过hive catalog持久化方法
实践数据湖iceberg 第三十三课 升级flink到1.14，自带functioin支持json函数
实践数据湖iceberg 第三十四课 基于数据湖icerberg的流批一体架构-流架构测试
实践数据湖iceberg 第三十五课 基于数据湖icerberg的流批一体架构–测试增量读是读全量还是仅读增量
实践数据湖iceberg 第三十六课 基于数据湖icerberg的流批一体架构–update mysql select from icberg语法是增量更新测试
实践数据湖iceberg 第三十七课 kakfa写入iceberg的 icberg表的 enfource ,not enfource测试
实践数据湖iceberg 第三十八课 spark sql， Procedures语法进行数据治理（小文件合并，清理快照）
实践数据湖iceberg 第三十九课 清理快照前后数据文件变化分析
实践数据湖iceberg 第四十课 iceberg的运维（合并文件、合并元数据、清理历史快照）
实践数据湖iceberg 更多的内容目录
文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、spark-sql运维iceberg
- 1.1 合并数据命令
- 1.2 合并元数据命令
- 1.3 清理历史快照命令
- 1.4 运维过程可视化
- 二、自动化运维
- 总结
前言
flink写iceberg的特点是：由checkpoint触发写操作，每次写，都生成元数据和数据文件。
读iceberg特点：MOR,merge on read 读时合并方式。如果表很久没有被合并，读取可以OOM。
因此需要运维操作
一、spark-sql运维iceberg
1.1 合并数据命令
call spark_catalog.system.rewrite_data_files('dwd_base.dwd_xxx');
1.2 合并元数据命令
合并元数据命令：
call spark_catalog.system.rewrite_manifests('dwd_base.dwd_xxx');
1.3 清理历史快照命令
call spark_catalog.system.expire_snapshots('$tablename', TIMESTAMP '$DATE_SET 00:00:00.000', 20);
1.4 运维过程可视化
二、自动化运维
只要把上面的sql,做成脚本，定时运行即可
总结
使用spark-sql可以简易运维iceberg.
