数据湖（二十）：Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比

Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比

一、Flink兼容Iceberg目前不足

• Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。
• Flink不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表
• Flink不支持带有WaterMark的Iceberg表
• Flink不支持添加列、删除列、重命名列操作。
• Flink对Iceberg Connector支持并不完善。

二、Iceberg与Hudi对比

Iceberg和Hudi都是数据湖技术，从社区活跃度上来看，Iceberg有超越Hudi的趋势。他们有以下共同点：

• 都是构建于存储格式之上的数据组织方式
• 提供ACID能力，提供一定的事务、并行执行能力
• 提供行级别数据修改能力。
• 提供一定的Schema扩展能力，例如：新增、修改、删除列操作。
• 支持数据合并，处理小文件。
• 支持Time travel 查询快照数据。
• 支持批量和实时数据读写

Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点：

• Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式，Hudi支持Parquet和Avro格式。
• 两者数据存储和查询机制不同

Iceberg只支持一种表存储模式，就是有metadata file、manifest file和data file组成存储结构，查询时首先查找Metadata元数据进而过滤找到对应的 SnapShot对应的manifest files ,再找到对应的数据文件。Hudi支持两种表存储模式：Copy On Write（写时合并） 和Merge On Read（读时合并），查询时直接读取对应的快照数据。

• 对于处理小文件合并时，Iceberg只支持API方式手动处理合并小文件，Hudi对于小文件合并处理可以根据配置自动的执行。
• Spark与Iceberg和Hudi整合时，Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。
• 关于Schema方面，Iceberg Schema与计算引擎是解耦的，不依赖任何的计算引擎，而Hudi的Schema依赖于计算引擎Schema。