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内容提要
Apache Iceberg与Apache Spark结合，构建现代数据湖，提供事务一致性、模式演变和高性能。Iceberg解决传统数据湖的缺陷，支持ACID特性和智能分区管理，而Spark则优化查询性能，适合大数据分析。两者结合提升数据管理与分析效率。
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关键要点
- Apache Iceberg与Apache Spark结合，构建现代数据湖，提供事务一致性、模式演变和高性能。
- 数据湖的兴起是为了提供更灵活、可扩展和经济高效的数据管理与分析方式。
- Apache Iceberg解决传统数据湖缺陷，支持ACID特性，确保数据完整性。
- Iceberg支持模式演变，允许在不重写数据的情况下管理模式变化。
- Iceberg智能管理分区，用户无需了解物理布局即可高效查询。
- Iceberg提供时间旅行和回滚功能，支持历史数据查询和数据恢复。
- Iceberg的丰富元数据加速查询执行，避免昂贵的文件列出操作。
- Google Cloud的BigLake表为Apache Iceberg提供完全托管的表体验，支持多种功能。
- Apache Spark是数据湖分析的处理引擎，支持多种大数据工作负载。
- Spark与Google Cloud深度集成，提供无服务器体验和灵活的集群管理。
- Iceberg与Spark结合，优化查询计划，确保数据湖的事务一致性。
- Google Cloud提供全面的服务，支持构建、管理和扩展数据湖。
- Dataplex Universal Catalog提供统一的数据管理和治理能力。
- Google Cloud Managed Service for Apache Kafka支持低延迟数据流读取。
- Vertex AI用于管理完整的机器学习操作体验。
- Apache Iceberg与Apache Spark的结合为现代高性能数据湖提供了有力解决方案。
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