7-1数据湖在网易的实践.pdf

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2、痛点二 不可靠的更新操作 表schema变更低效 数据可靠性缺乏保障 数据仓库平台建设痛点三 Kafka无法支持海量数据存储，无法支持高效的OLAP查询 Lambda架构维护成本很高 数据仓库平台建设痛点四 数仓平台建设痛点 数据湖 高效ETL 准实时数仓 统一存储 基于HDFS 支持高效 Upsert 支持ACID、 Schema变更 等 数据湖Iceberg核心原理 0202 章节章节 PARTPART 数据湖Iceberg核心原理 数据湖Iceberg核心原理 数据湖Iceberg核心原理 Apache Iceberg is an open table format for huge a

3、nalytic datasets. 数据湖Iceberg核心原理 (分布式)文件系统 table format (schemapartitionmetadataapi) SQL引擎 文件集合 HDFS Metastore/Iceberg HiveServer/Impala/Spark Parquet/ORC/Avro 数据湖Iceberg核心原理 MetastoreIceberg schema CREATE TABLE action_logs_16( id int , user string , action string , music_id bigint , event_time timestamp , logs array ) 数据湖Iceberg核心原理 MetastoreIceberg partition date=20200616/ |- hour=18/ | |- . |-