好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界段子手”的程序猿大聪明。今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊数据湖里那些“表格精”——Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。 话说这数据湖啊，就像一个巨大的游泳池，各路数据都往里跳，结构化的、非结构化的、半结构化的，乌泱泱一大片。但是问题来了，数据多了就容易乱，就像游泳池里人多了容易踩着脚后跟。为了解决这个问题，就出现了这些表格格式，它们就像是游泳池里的救生员，负责维护秩序，保证大家都能愉快地玩耍。 那么，这些“救生员”之间有什么区别呢？哪个更厉害呢？别急，今天咱们就来一场“数据湖表格格式大比武”，看看谁才是真正的王者！😎 第一回合：出身背景大揭秘 在正式开打之前，咱们先来了解一下这三位选手的“身世背景”。 Delta Lake： 出身名门，由 Databricks 公司一手打造，背后有 Apache Spark 这棵大树撑腰。它就像一个“根正苗红”的贵族，天生就带着 Spark 的基因，在 Spark 生态系统里那是如鱼得水。 Apache Iceberg： 出身草根，由 Netflix 和 Appl …
数据湖中的数据湖表格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）内部机制与选型考量
数据湖的“三国演义”：Delta Lake、Iceberg、Hudi 的内部机制与选型考量 各位观众，欢迎来到今天的“数据湖三剑客”特别节目！🎉 我是你们的老朋友，数据架构师老码农。今天咱们不聊代码，不谈算法，咱们来聊聊数据湖里的“三国演义”—— Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。这三位可都是数据湖领域的扛把子，个个身怀绝技，争夺着数据湖霸主的宝座。 数据湖，这玩意儿听起来玄乎，其实说白了，就是一个巨大的、集中式的数据存储库，可以存储各种各样的数据，结构化的、半结构化的、非结构化的，统统来者不拒。但是，光有存储还不够，数据湖需要一种机制来管理这些数据，保证数据的可靠性、一致性、可查询性，这就是数据湖表格式的用武之地。 Delta Lake、Iceberg 和 Hudi，就是数据湖表格式的三大流派，它们各自有着独特的内部机制和优缺点。选择哪一个，就像选老婆一样，要根据自己的实际情况来仔细斟酌。 今天，我们就来深入剖析这三位“佳丽”的内在，看看她们各自的性格、脾气和擅长的技能，帮助大家找到最适合自己的“数据湖伴侣”。 第一幕：Delta Lake，优雅的“大家闺秀” De …
Apache Iceberg 深度解析：构建开放式数据湖表的进化
好的，各位听众，各位朋友，各位程序员界的未来之星们！今天，咱们不谈情怀，只聊技术，而且是那种能让你在数据湖里自由翱翔的技术——Apache Iceberg！🌊 想象一下，你是一位考古学家，在一个巨大的数据湖里挖掘宝藏。传统的挖掘方式，就像用一把小铲子，吭哧吭哧地挖，挖出来的东西还乱七八糟。Iceberg，就像给你配备了一台挖掘机，不仅效率高，而且挖出来的宝藏整整齐齐，闪闪发光！✨ 第一章：数据湖的困境与Iceberg的横空出世 咱们先来聊聊数据湖。这玩意儿听起来高大上，不就是把各种数据一股脑儿丢进去吗？ 没错，听起来简单，但问题也随之而来： 数据质量泥沙俱下: 各种格式的数据，脏数据、坏数据混杂在一起，想找到你需要的信息，简直大海捞针。 查询效率慢如蜗牛: 传统的数据湖，查询起来就像让蜗牛跑马拉松，等你查出来，黄花菜都凉了。🐌 事务支持约等于零: 想进行数据更新、删除？一不小心就可能把数据搞乱，回滚？不存在的。 数据版本管理一塌糊涂: 昨天的数据和今天的数据有什么区别？谁也说不清楚，仿佛穿越到了没有时光机的时代。 Schema演进困难重重: 修改表结构？小心翼翼，如履薄冰，生怕一不小心 …
数据湖中的数据湖表格式：Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi 比较
好的，各位数据湖畔的探险家们，欢迎来到今天的“数据湖表格式大乱斗”现场！我是你们的导游——湖畔小李，今天咱们就来扒一扒数据湖里最流行的三种表格式：Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi，看看它们各自有什么本事，谁才是数据湖的真命天子！😎 第一幕：数据湖，你为何如此迷人？ 在进入正题之前，咱们先来聊聊数据湖。想象一下，你面前有一片浩瀚无垠的湖泊，里面汇聚了各种各样的数据：结构化的、半结构化的、非结构化的，应有尽有，就像一个巨大的数据自助餐厅。这就是数据湖的魅力所在！ 传统的数据仓库就像一个精致的法式餐厅，对数据格式要求严格，需要提前定义Schema，数据清洗转换才能入库。而数据湖则更像一个狂野的西部酒吧，只要你想，什么数据都能往里扔，原始数据原汁原味地保存下来，等到需要的时候再进行处理。 数据湖的优点多多： 容纳百川： 任何类型的数据都能往里塞，不怕数据格式不兼容。 成本效益： 廉价的存储，例如对象存储（S3、Azure Blob Storage），大大降低了存储成本。 敏捷灵活： 可以根据业务需求灵活地探索和分析数据，无需提前定义Schema。 …
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