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Databricks + Apache Iceberg™:Unity Catalog 中的托管表和外部表.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718641 2025-06-22 47页 2.29MB

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本文主要内容是介绍Databricks的Unity Catalog如何统一Iceberg生态系统,包括Managed和Foreign Iceberg表,并强调其开放性、优化性能和与其他外部目录的互操作性。 - **开放性和互操作性**:Unity Catalog允许完全开放的外部读写,支持通过Iceberg REST API与各种工具互操作。 - **性能优化**:引入了AI驱动的预测优化,自动提高性能和存储效率,例如Liquid Clustering可最大化数据跳过。 - **成本效益**:与Snowflake相比,Databricks在ETL大规模处理上可节省15倍的支出。 - **目录联合**:允许访问和治理外部目录中的数据,如AWS Glue、Apache Hive和Snowflake Horizon。 - **未来架构**:通过使用Unity Catalog Managed Iceberg表,企业可以确保其架构能够适应未来的变化。 文章中的核心数据包括:“15x Snowflake is 15x more expensive for ETL at scale”和“20x improvements in query performance”,强调了Databricks在成本和性能上的优势。
"如何选择Iceberg目录?" - 这个问题将吸引那些在构建Lakehouse架构时面临选择Iceberg目录挑战的数据架构师和工程师。 "Unity Catalog能做什么?" - 旨在引起对Databricks的Unity Catalog及其统一Lakehouse能力感兴趣的数据管理专业人士。 "Iceberg表优化有哪些?" - 此问题将吸引那些希望了解如何通过优化提高Iceberg表性能的数据工程师和分析师。
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