数据湖（十一）：Iceberg表数据组织与查询

​Iceberg表数据组织与查询

一、下载avro-tools jar包

由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro-tools

查看avro文件信息可以直接执行如下命令，可以将avro中的数据转换成对应的json数据。

[[email protected] ~]# java -jar /software/avro-tools-1.8.1.jar tojson snap-*-wqer.avro

复制

二、在Hive中创建Iceberg表并插入数据

在Hive中创建Iceberg格式表，并插入如下数据：

#在Hive中创建iceberg格式表
create table test_iceberg_tbl1(
id int ,
name string,
age int) 
partitioned by (dt string) 
stored by 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';

#插入如下数据
insert into test_iceberg_tbl1 values (1,"zs",21,"20211212");
insert into test_iceberg_tbl1 values (2,"ls",22,"20211212");
insert into test_iceberg_tbl1 values (3,"ww",23,"20211213");
insert into test_iceberg_tbl1 values (4,"ml",24,"20211213");
insert into test_iceberg_tbl1 values (5,"tq",25,"20211213");

复制

三、​​​​​​​​​​​​​​查看Iceberg底层数据存储

下图为Iceberg表“test_iceberg_tbl1”在HDFS中存储的数据组织图：

​

通过上图我们可以看到有5个Snapshot快照,以上5个Snapshot实际上就是对应了5个Manifest list清单列表。

1、查询最新快照数据

为了了解Iceberg如何查询最新数据，可以参照下面这张图来详细了解底层实现。

查询Iceberg表数据时，首先获取最新的metadata信息，这里先获取到“00000-*ec504.metadata.json”元数据信息，解析当前元数据文件可以拿到当前表的快照id:“949358624197301886”以及这张表的所有快照信息，也就是json信息中snapshots数组对应的值。根据当前表的快照id值可以获取对应的snapshot对应的avro文件信息：“snap-*-32800.avro”，我们可以找到当前快照对应的路径，看到其包含的Manifest 清单文件有5个："*32800-m0.avro"、"*2abba-m0.avro"、"*d33de-m0.avro"、"*748bf-m0.avro"、"*b946e-m0.avro"，读取该Iceberg格式表最新数据就是读取这几个文件中描述对应的parquet数据文件即可。

我们可以看到“snap-*-32800.avro”快照文件中不仅有包含的manifest路径信息，还有“added_data_files_count”、“existing_data_files_count”、“deleted_data_files_count”三个属性，Iceberg 根据 deleted_data_files_count 大于 0 来判断对应的manifest清单文件里面是不是被删除的数据,如果一个manifest清单文件该值大于0代表数据删除，读数据时就无需读这个manifest清单文件对应的数据文件。

根据Manifest list找到了各个对应的manifest 清单文件，每个文件中描述了对应parquet文件存储的位置信息，可以看到在对应的avro文件中有“status”属性，该属性为1代表对应的parquet文件为新增文件，需要读取，为2代表parquet文件被删除。

2、查询某个快照的数据

Apache Iceberg支持查询历史上任何时刻的快照，在查询时需要指定snapshot-id属性即可，这个只能通过Spark/Flink来查询实现，例如在Spark中查询某个快照数据如下：

spark.read.option("snapshot-id",6155408340798912701L).format("iceberg").load("path")

复制

查询某个快照数据的原理如下图所示（以查询快照id为“6155408340798912701”的数据为例）：

​

通过上图可以看出，实际上读取历史快照数据和读取最新数据不同之处就是找到的snapshot-id不同而已，原理都是一样。

3、根据时间戳查看某个快照的数据

Apache iceberg还支持通过as-of-timestamp参数执行时间戳来读取某个快照的数据，同样也是通过Spark/Flink来读取，Spark读取代码如下：

spark.read.option("as-of-timestamp","时间戳").format("iceberg").load("path")

复制

实际上通过时间戳找到对应数据文件的原理与通过snapshot-id找到数据文件原理一样，在*.metadata.json文件中，除了有“current-snapshot-id”、“snapshots”属性外还有“snapshot-log”属性，该属性对应的值如下：

​

我们可以看到其中有个 timestamp-ms 属性和 snapshot-id 属性，并且是按照 timestamp-ms 升序的。在 Iceberg 内部实现中，它会将 as-of-timestamp 指定的时间和 snapshot-log 数组里面每个元素的 timestamp-ms 进行比较，找出最后一个满足 timestamp-ms <= as-of-timestamp 对应的 snapshot-id，原理同上，通过snapshot-id再找到要读取的数据文件。

​