关于服务
翻译我在 Apache Iceberg 上构建开放数据湖仓，使您的分析在对象存储之上获得完整仓库的行为——无需昂贵的专有引擎，也不将您的数据锁定在一个供应商上。我设计表布局，建立目录，并将一堆原始 Parquet 文件转变为任何引擎都能读取的受管版本表。目标很简单：为您提供 ACID 事务、可靠的模式演变和可预测的性能，同时您的数据保持在您完全拥有的开放格式中。
我从您当前的状态开始——原始文件、一堆混乱的 Hive 表，或您想要摆脱的昂贵存储。我建模表，选择分区和排序以匹配您实际编写查询的方式，并启用隐藏分区，以便分析师不必手动处理分区列。我设置模式演变，以便添加和重命名列不会重写历史，启用时间旅行和快照回滚——一个错误的加载可以用一行代码修复，而不是变成一个事件。在引擎方面，我集成了 Spark 进行批处理和维护，Trino 进行交互式 SQL，以及 Flink 进行流处理——所有这些都通过共享目录在同一表上进行，附带文档和团队培训。
—— Iceberg 表设计、分区和排序
—— 目录，从 Hive 或原始 Parquet 迁移
—— 模式演变、时间旅行和快照回滚
—— 在共享表上集成 Spark、Trino 和 Flink
我从您当前的状态开始——原始文件、一堆混乱的 Hive 表，或您想要摆脱的昂贵存储。我建模表，选择分区和排序以匹配您实际编写查询的方式，并启用隐藏分区，以便分析师不必手动处理分区列。我设置模式演变，以便添加和重命名列不会重写历史，启用时间旅行和快照回滚——一个错误的加载可以用一行代码修复，而不是变成一个事件。在引擎方面，我集成了 Spark 进行批处理和维护，Trino 进行交互式 SQL，以及 Flink 进行流处理——所有这些都通过共享目录在同一表上进行，附带文档和团队培训。
—— Iceberg 表设计、分区和排序
—— 目录，从 Hive 或原始 Parquet 迁移
—— 模式演变、时间旅行和快照回滚
—— 在共享表上集成 Spark、Trino 和 Flink
