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大数据处理通常涉及非结构化数据，这些数据可能难以管理和分析。意外删除或其他错误随时可能发生，对数据完整性构成严重风险。

Apache Iceberg 和 Delta Lake 是开源表格式，主要用于管理大规模数据湖。这两个平台都提供了模式演化、时间旅行和 ACID 事务等功能，以应对处理海量数据集的挑战。尽管它们各自都有独特的优势，但它们有一个共同的目标：维护所有数据集的数据一致性。

在本文中，我将解释 Apache Iceberg 和 Delta Lake 之间的主要功能、相似之处和架构差异，以帮助您选择适合您需求的工具。

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Iceberg 由 Netflix 开发，后来捐赠给 Apache 软件基金会，旨在解决管理大规模数据湖的挑战。它是一种高性能的大型分析表格式，可以高效地管理和查询海量数据集。其功能解决了传统数据湖存储方法的许多限制。

让我们更详细地了解 Apache Iceberg。

Apache Iceberg 功能
这些是 Apache Iceberg 的一些显着功能，对于数据工程师在处理数据集时非常有用。

架构演变：在传统数据库中，更改数据结构（例如添加新列）可 突尼斯电话数据 能会很麻烦。 Iceberg 让您轻松应对。例如，如果您跟踪客户数据并想要添加字段loyalty_points，则可以在不影响现有数据或破坏当前查询的情况下执行此操作。这种灵活性对于需要随时间调整的长期数据项目特别有用。
分区：帮助将数据组织成更小、更易于管理的块。这使得查询速度更快，因为您不必每次都搜索所有数据。例如，我有一个巨大的销售记录数据集。 Iceberg 可以按日期、位置或任何其他相关因素自动组织这些数据。
时间旅行：此功能使您可以轻松访问数据的历史版本。如果有人不小心删除了重要信息或者您需要将当前数据与过去的状态进行比较，您可以返回到特定时间点。这些一次性查询简化了审核和数据恢复过程。
数据完整性：数据损坏的原因有很多，例如网络问题、存储问题或软件故障。 Iceberg 使用数学技术（校验和）来检测数据的单个位是否发生意外更改。这可以确保您正在分析的数据正是最初存储的数据。
压缩和优化：随着时间的推移，数据系统可能会因许多小文件而饱和，从而减慢处理速度。 Iceberg 通过合并小文件并更有效地组织数据来定期清理此问题。
这些功能使 Iceberg 特别适合大规模数据分析，特别是当您处理频繁变化或需要长时间以多种方式访问​​的数据时。

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