大数据hive表和iceberg表格式

iceberg:

https://iceberg.apache.org/
iceberg表，是一种面向大型分析数据集的开放表格式，旨在提供可扩展、高效、安全的数据存储和查询解决方案。它支持多种存储后端上的数据操作，并提供 ACID 事务、多版本控制和模式演化等特性，使数据管理和查询更加灵活便捷。Iceberg 可以屏蔽底层数据存储格式上的差异，向上提供统一的操作 API，使得不同的引擎可以通过其提供的 API 接入。
表格式（Table Format）可以理解为元数据以及数据文件的一种组织方式，处于计算框架（Flink，Spark…）之下，数据文件(orc, parquet)之上。这一点与Hive有点类似，hive也是基于HDFS存储、MR/SPARK计算引擎，将数据组织成一种表格式，提供Hive Sql对数据进行处理。如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：

00000-0-root_20211212192602_8036d31b-9598-4e30-8e67-ce6c39f034da-job_1639237002345_0025-00001.parquet 就是一个数据文件。

Iceberg 设计为以快照（Snapshot）的形式来管理表的各个历史版本数据。每个快照中会列出表在某个时刻的所有数据文件列表。Data 文件存储在不同的 Manifest 文件中，Manifest 文件存储在一个 Manifest List 文件中，Manifest 文件可以在不同的 Manifest List 文件间共享，一个 Manifest List 文件代表一个快照。
 Manifest list 文件是元数据文件，其中存储的是 Manifest 文件的列表，每个 Manifest 文件占据一行。
 Manifest 文件是元数据文件，其中列出了组成某个快照的数据文件列表。每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（例如每列的最大最小值、空值数等）、文件的大小以及文件中数据的行数等信息。
 Data 文件是 Iceberg 表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的 data 目录下。

Apache Iceberg表的特点主要包括：

开放的数据湖表格式：Iceberg是一种开放的数据湖表格式，可以在HDFS或对象存储上构建数据湖存储服务，与多种计算引擎如Spark、Flink、Hive和Presto等兼容 。

1.核心能力：Iceberg设计初衷是解决Hive数仓上云的问题，提供基于HDFS或对象存储的轻量级数据湖存储服务，支持ACID语义、行级数据变更、历史版本回溯、高效数据过滤、Schema变更、分区布局变更以及隐式分区 。

2.文件级别的元数据管理：Iceberg通过快照进行多版本控制，每个快照对应一组清单，清单再对应具体数据文件 。

3.数据文件不可变性：Iceberg数据文件一旦创建就不能被修改，而是通过追加新数据文件来增加新数据 。

4.表快照：Iceberg表快照是表在特定时间点的版本，每次修改都会生成新的快照，帮助实现版本控制和数据管理 。

5.清单列表：清单列表是数据文件的元数据信息列表，对数据查询、管理和优化等操作至关重要 。

6.Catalog管理：Catalog是管理表和数据的入口，负责存储表的元数据信息，并允许通过编程方式或CLI进行操作 。

7.ACID和MVCC：Iceberg提供了ACID语义和多版本并发控制，确保数据的一致性和可靠性 。

8.Schema和Partition Evolution：Iceberg支持灵活的表schema变更和分区方式变更，允许对表进行增加列、删除列、更新列等操作 。

hive

Hive就是一种数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转化为mapreduce任务执行，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。hive将数据映射成数据库和一张张表，库和表的元数据信息可以存在metastore上(hive metastore一般是关系型数据库）。 通过 SQL 轻松访问数据的工具，从而支持提取/转换/加载 (ETL)、报告和数据分析等数据仓库任务。一种将结构强加于各种数据格式的机制访问直接存储在 Apache HDFS或其他数据存储系统（例如 Apache HBase）中的文件。

hive常用的存储格式有五种，textfile、sequencefile、rcfile、orc、parquet。
Hive表的一些关键特点：

结构化数据存储：
Hive表用于存储结构化数据，数据以行和列的形式组织，类似于传统关系型数据库的表。
元数据存储：
Hive表的元数据（如表名、列名、数据类型、分区信息等）存储在Hive Metastore中，这是一个中心化的元数据存储库。
数据存储位置：
Hive表的数据实际存储在HDFS上，Hive表与底层文件系统的位置相关联。
分区和分桶：
Hive表支持分区（Partition）和分桶（Bucket），这有助于优化查询性能和数据管理。
数据类型：
Hive表支持多种数据类型，包括数值型、字符串型、日期型、复杂类型（如数组、结构、映射等）。
表属性：
Hive表可以设置各种属性，如存储格式（如TextFile、SequenceFile、ORC、Parquet等）、压缩选项等。
外部表和内部表：
Hive支持外部表（External Table）和内部表（Managed Table），外部表的存储不受Hive管理，而内部表的存储由Hive管理。
索引：
Hive表可以创建索引，以提高查询效率。
存储结构：
Hive表可以有不同的存储结构，如行存储或列存储。
查询语言：
Hive提供了自己的查询语言HiveQL，它是SQL的一种方言，用于查询和管理Hive表中的数据。
数据操作：
用户可以使用HiveQL执行常见的数据操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。

对比

Iceberg提供了事务处理能力，支持ACID语义，确保数据的一致性和完整性。Hive在早期版本中对事务性的支持不够完善，尽管在Hive 3中引入了对ACID的支持，但Iceberg在设计上更倾向于事务性操作 。

大框架上，Iceberg的文件组织形式与Hive类似，都是HDFS的目录，在warehouse下以/db/table的形式组建结构。Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式，把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表，向上层的 Spark，Flink 计算引擎提供表层面的语义，作用类似于 Hive Meta Store，但是和 Hive Meta Store 相比：

Iceberg 能避免 File Listing 的开销；

也能够提供更丰富的语义，包括 Schema 演进、快照、行级更新、 ACID 增量读等。

Iceberg是纯文件的，元数据也存储在HDFS上，并做到了文件级别的元数据组织。
在/db/table的目录结构下，有两个目录：metadata和data，用于存储元数据和数据。
 data下存储数据，比较单一，只有一类文件，默认以Parquet形式存储。
 metadata下存储元数据，分三层：metadata file、manifest list、manifest file。元数据目前有两个版本：V1Metadata、V2Metadata，创建table时带参数设置：

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