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原文中文，约13000字，阅读约需31分钟。
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内容提要
数据湖是大数据时代的重要基础设施，Apache Iceberg因其出色的数据管理和兼容性而受到关注。Iceberg支持复杂数据类型和事务处理，确保数据一致性。通过AWS Glue和Kafka Connect，用户可以实现数据实时入湖，提高分析效率。本文介绍了如何利用Iceberg和Kafka Connect简化数据同步，支持多表和单表模式，以满足企业对数据时效性的需求。
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关键要点
- 数据湖是大数据时代的重要基础设施，Apache Iceberg因其出色的数据管理和兼容性而受到关注。
- Iceberg支持复杂数据类型和事务处理，确保数据一致性。
- 通过AWS Glue和Kafka Connect，用户可以实现数据实时入湖，提高分析效率。
- Iceberg Kafka Connector支持多表和单表模式，以满足企业对数据时效性的需求。
- 实时摄入到Iceberg表的流程包括通过CDC技术将数据库的事务性日志写入和事件类日志的追加写入。
- 使用Amazon MSK Connect进行数据实时同步需要创建Custom Plugin和配置MSK Connect。
- 在数据同步过程中，需要创建Topic用于存储MSK Connect记录offset，并配置Worker。
- Iceberg Kafka Connect支持数据的Update/Delete和Schema变更，能够自适应源端的字段变更。
- 多表同步可以通过CDC采集工具将多张表的数据写入到一个Topic中，再分发到多张Iceberg表。
- MSK Connect提供弹性扩缩功能，支持动态调整Worker数量以提高资源利用率。
- Iceberg Kafka Connector允许指定表同步和优化性能，支持高效的数据同步。
- 通过Iceberg Kafka Connect技术，可以实现从数据源到数据湖的实时、高效同步，为企业级大数据分析提供支持。
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