做机器迁移，导致flink程序写iceberg失败，原因是hive的元数据存储库mysql停了一段时间。 然后flink出现以下异常， org.apache.iceberg.exceptions.NotFoundException: Failed to open input stream for file: hdfs://ns1/user/hive/warehouse/iceberg_ods.db/ods_xxx/metadata/17120-4
SQL 错误 [1] [08S01]: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.iceberg.exceptions.AlreadyExistsException: Table was created concurrently: iceberg_dw.dw_xxxxxxxx iceberg
执行spark任务居然碰到了hive中表的被锁了，导致写数据时失败，这个还真是头一次碰到过这回事。 错误信息如下： 22/09/04 21:02:28 WARN Tasks: Retrying task after failure: Waiting for lock. org.apache.iceberg.hive.HiveTableOperations$WaitingForLockException: Waiting for lo
一、介绍 在构建数据湖时，也许没有比数据格式存储更具有意义的决定。其结果将对其性能、可用性和兼容性产生直接影响。 通过简单地改变数据的存储格式，我们就可以解锁新的功能，提高整个系统的性能，这很有启发意义。 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake是目前为数据湖设计的
盘点行业内近期发生的大事，Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的，尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比，颇有些引战的味道。 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans，并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试，但如果全程看完 delta2.0
从dremio 22 开始iceberg 已经成为了dremio 标配的ctas 操作了，而且同时也支持直接创建iceberg 表了，此功能整个是很强大 支持的操作 create 支持ctas 以及普通的create 操作 ctas create table mys3.demoapp.dalongtest as select * from pg.public.demoapp
主要是验证下官方发布 ctas iceberg 成为默认 iceberg dml 操作 比如update, 真的比较强大了 sql 自动提示 是更加友好了 arrow cache 废弃了 支持对于table 添加主键 说明 以上只是简单的测试，详细的其他功能打开可以测试，目前来
导读： 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下，探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括： 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下，数据的排序组织优化 湖仓一体架构下，索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一
一种技术，从出现到广泛的使用，有着他与生俱来的天性，同样有后天物竞天择适者生存的妥协。 大数据时代，数据湖技术的广泛应运，有不同技术流派的剧烈碰撞，也有不同技术流派的相互学习。当下，数据湖技术天下三分，各有侧重，但它来自哪里，要去往何处，优势在哪里，需要补强的又是什么？ 其他的姑且不
1.依赖 参考：https://iceberg.apache.org/docs/latest/flink/#reading-with-datastream <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.12.0</version>
来源 | https://tabular.io/blog/whats-new-in-iceberg-0.13/ 作者 | Ryan Blue （Apache Iceberg PMC） 翻译 | liliwei Apache Iceberg 社区刚刚发布了 0.13 版，其中有很多很棒的新增功能！在这篇文章中，我将介绍一些本版本的亮点功能。 完善对多个引擎支持 Iceberg 0.13 增加了对
Hudi 先说 Hudi。Hudi 的设计目标正如其名，Hadoop Upserts Deletes and Incrementals（原为 Hadoop Upserts anD Incrementals），强调了其主要支持 Upserts、Deletes 和 Incremental 数据处理，其主要提供的写入工具是 Spark HudiDataSource API 和自身提供的 DeltaStreamer，均支持三
Iceberg是为了解决Hive上云诞生的一个工具 强烈推荐看下这篇学习日志，看下iceberg如何读写，实际如何使用？同时，了解下Hive的架构 Apache Iceberg 学习日志 https://xie.infoq.cn/article/61a82b983ef97c3e05a6e7d82 Hive架构，Metadata-store是什么？ 存储了哪些信息? 有什么优化
1、Flink基本操作 1.1、配置参数和jar包 Flink1.11开始就不在提供flink-shaded-hadoop-2-uber的支持，所以如果需要flink支持hadoop得配置环境变量HADOOP_CLASSPATH [root@hadoop1 flink-1.11.0]# vim bin/config.sh export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hado
前言 Iceberg是我们去年年底(2020)开始调研，目前上线了130多张表。主要用于流量日志清洗，数据报表，推荐特征基础数据。至今为也算是积累了一些使用及定位问题经验。 这篇文章会介绍两个线上Iceberg表查不到数据/快照文件的问题，希望对大家有帮助。 一.Rewrite操作有可能会误删数据文
概述 Delta商业版功能相对完善, 是由Databricks主推其他计算引擎的优先级是弱于Spark的并且付费, 社区版是商业版的简化, 功能支持没有商业版完善, 适合Spark为核心技术组件的公司.Hudi同样紧耦合Spark功能相对比较完善,但是扩展性比较差, 使用其他计算引擎的话开发工作量较
假设我们的表是存储在 Hive 的 MetaStore 里面的，表名为 iteblog，并且数据的组织结构如上如所示。 1.查询最新快照的数据 •通过数据库名和表名，从 Hive 的 MetaStore 里面拿到表的信息。从表的属性里面其实可以拿到 metadata_location 属性，通过这个属性可以拿到 iteblog 表的
背景 随着大数据领域的不断发展, 越来越多的概念被提出并应用到生产中而数据湖概念就是其中之一, 其概念参照阿里云的简介: 数据湖是一个集中式存储库, 可存储任意规模结构化和非结构化数据, 支持大数据和AI计算.数据湖构建服务（Data Lake Formation, DLF）作为云原生数据湖架构核心
文章目录 1. Iceberg是什么？2. Iceberg能力与优势3. Iceberg能力验证3.1 Time travel3.2 table evolution 4. Iceberg应用场景参考文档 近年来“数据湖”的概念在大数据领域如火如荼。delta、Apache Iceberg和Apache Hudi是市面上流行的三大数据湖解决方案，那到底这些方案
摘要：由汽车之家实时计算平台负责人邸星星在 4 月 17 日上海站 Meetup 分享的，基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践，内容包括： 数据仓库架构升级的背景 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 总结与收益 后续规划 一、数据仓库架构升级的背景 1. 基于 Hive 的数据
一、背景及痛点 背景 我们在使用 Flink 做实时数仓以及数据传输过程中，遇到了一些问题：比如 Kafka 数据丢失，Flink 结合 Hive 的近实时数仓性能等。Iceberg 0.11 的新特性解决了这些业务场景碰到的问题。对比 Kafka 来说，Iceberg 在某些特定场景有自己的优势，在此我们做了一些基
导读：Impala是Cloudera公司主导开发的交互式查询系统，它提供SQL语义和计算能力，但是本身并不存储数据。本次分享会聚焦于Impala在网易内部的一些新实践，以及基于Impala 3.4版本所做的优化和改进。 主要会围绕以下四点展开： Impala定位及使用 Impala对接Iceberg Impala管理系统
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 小编在之前的详细讲解过关于数据湖的发展历程和现状，《我看好数据湖的未来，但不看好数据湖的现在》 ，在最后一部分中提到了当前数据湖的解决方案中，目前跳的最凶的三巨头包括：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。 本
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 小编在之前的详细讲解过关于数据湖的发展历程和现状，《我看好数据湖的未来，但不看好数据湖的现在》 ，在最后一部分中提到了当前数据湖的解决方案中，目前跳的最凶的三巨头包括：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。 本
本文来源于云栖社区：https://yq.aliyun.com/articles/743514作者：xy_xin 共同点 定性上讲，三者均为 Data Lake 的数据存储中间层，其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal，起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。与数据库不同的
