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iceberg的元数据管理是分层,的包含:表元数据文件(Table Metadata File)、快照(Snapshot)、数据文件清单(Manifest File)、数据文件(Data File),关于每个文件存放了什么内容可以简单说说,回答不上来也没关系。
Iceberg 通过版本管理来跟踪表的历史状态。每次对表进行修改时,都会生成一个新的表元数据文件版本和对应的快照。这样,用户可以随时查询表在某个历史时间点的状态,实现数据的版本回溯和时间旅行查询。版本管理机制还确保了数据的一致性和可恢复性,即使在发生错误或意外修改时,也可以回滚到之前的版本。
Iceberg 支持将元数据存储在不同的存储系统中,如 Hive Metastore、对象存储(如 S3、GCS)或文件系统(如 HDFS)。
关于Iceberg元数据会随着时间的推移,表会产生大量的快照,可以通过定时删除的方式清理掉这些垃圾文件。
其次,随着数据的不断写入,Iceberg 表中会产生大量的小文件,这些小文件会增加元数据的管理开销。可以定期执行文件合并操作,将小文件合并成大文件。Iceberg 提供了rewrite操作来实现文件合并,可以通过设置合适的合并策略,如按时间、文件大小等进行合并。Iceberg也具备自动合并功能,让系统在满足一定条件时自动触发文件合并操作。
Iceberg 通过版本管理来跟踪表的历史状态。每次对表进行修改时,都会生成一个新的表元数据文件版本和对应的快照。这样,用户可以随时查询表在某个历史时间点的状态,实现数据的版本回溯和时间旅行查询。版本管理机制还确保了数据的一致性和可恢复性,即使在发生错误或意外修改时,也可以回滚到之前的版本。
Iceberg 支持将元数据存储在不同的存储系统中,如 Hive Metastore、对象存储(如 S3、GCS)或文件系统(如 HDFS)。
关于Iceberg元数据会随着时间的推移,表会产生大量的快照,可以通过定时删除的方式清理掉这些垃圾文件。
其次,随着数据的不断写入,Iceberg 表中会产生大量的小文件,这些小文件会增加元数据的管理开销。可以定期执行文件合并操作,将小文件合并成大文件。Iceberg 提供了rewrite操作来实现文件合并,可以通过设置合适的合并策略,如按时间、文件大小等进行合并。Iceberg也具备自动合并功能,让系统在满足一定条件时自动触发文件合并操作。
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