Apache Iceberg是一个开源的数据表格格式和查询引擎，旨在提供更强大的数据管理和分析功能。它支持ACID事务操作、数据版本控制、架构演化、跨平台兼容性、数据分层和分区、兼容现有工具和生态系统等功能。以下是Iceberg SQL的主要功能和应用场景：
Iceberg SQL的主要功能
- 模式演化：支持添加、删除、更新或重命名列，且没有副作用。
- 隐藏分区：可以防止导致错误提示或非常慢查询的用户错误。
- 分区布局演变：可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局。
- 快照控制：可实现使用完全相同的表快照的可重复查询，或者使用户轻松检查更改。
- 版本回滚：使用户可以通过将表重置为良好状态来快速纠正问题。
- 数据压缩：开箱即用的数据压缩支持，可以选择不同的重写策略，优化文件布局和大小。
- 支持事务：提供ACID事务能力，确保数据写入即可见，不影响当前数据处理任务。
- 高并发：支持高并发写入，使用乐观并发锁，即使在写入冲突时也能确保更新的兼容性。
- 流批一体处理：支持无缝贴合流批一体数据存储，为实时流处理和批处理提供了统一的存储层。
Iceberg SQL的应用场景
- 实时数据导入和查询：数据实时从上游流入Iceberg数据湖，查询侧即可查询该数据。
- 删除或更新数据：通过局部变更来完成业务逻辑的数据变更或删除。
- 数据质量控制：在数据导入时剔除异常数据，或者对异常数据做进一步处理。
- 数据Schema变更：通过Spark SQL的DDL语句完成表结构变更。
- 实时机器学习：简化了数据处理工作流程，整个数据处理过程是一条完整的、可靠的实时流。
Iceberg SQL通过其灵活的数据管理和分析能力，适用于多种大数据场景和需求，从实时数据流处理到大规模数据分析，都能提供可靠和高效的数据管理和查询能力。