First Dataset

与 Apache Hive 的功能比较
Apache Hive 是分布式数据管理领域的先驱，但它对模式更改和 ACID 事务的支持有限。
相比之下，Apache Iceberg 提供了高级快照管理和 ACID 事务来确保数据可靠性。
此外，虽然 Hive 的查询性能会随着数据量的增加而下降，但 Apache Iceberg 通过利用清单文件保持了快速的查询处理。
如您所见，它们适用于不同的用例，但 Apache Iceberg 更加灵活、高效。

与数据处理引擎的兼容性
Apache Iceberg 兼容多种数据处理引擎，可与 Spark、Flink、Presto 等一起使用。
这使得它可以轻松集成到现有的基础设施中。
另一方面，其他表格式通常依赖于特定的引擎，这会对实现和操作施加限制。
这种广泛的兼容性是人们选择 Apache Iceberg 的原因之一。

成本优势比较
Apache Iceberg 通过高效的数据扫描和管理功能优化资源使用率。
这降低了云环境中的存储和计算成本。
相比之下，其他表格格式可能会因扫描和数据管理效率低下而增加成本。
此外，快照和时间旅行功能进一步降低了运营成本。

为什么选择 Apache Iceberg？
选择 Apache Iceberg 是因为它的灵活性、效率和可扩展性。
特别是，处理大型数据集的公司将把模式更改的简易性和对 ACID 事务的支持作为关键考虑因素。
此外，它与云环境的亲和性以及与各种数据处理引擎的兼容性降低了采用的门槛。
这些综合特性使得 Apache Iceberg 被广泛认为是其他表格格式的良好替代品。

如何安装和使用 Apache Iceberg
Apache Iceberg 被许多公司用于在大规模数据环境中提供灵活高效的数据管理。
部署过程相对简单，并且可以无缝集成到您现有的数据湖或云存储中。
此外，必要的工具和设置以开源资源的形式提供，从而可以降低成本，同时保持低运营。
本节提供有关如何安装 Apache Iceberg、其初始配置以及其最佳实践的详细说明。

Apache Iceberg 安装说明
在大多数环境中安装 Apache Iceberg 很容易。
首先，安装一个查询引擎（例如 Apache Spark 或 Apache Flink）并添加相应的 Iceberg 插件。
例如，使用 Apache Spark，您只 巴拿马电报数据 需将依赖项添加到“build.sbt”或“pom.xml”即可轻松进行设置。
或者，我们还配置云存储（例如 AWS S3 或 Google Cloud Storage）以提供对数据湖的访问。
此过程仅需几个小时即可让您启动并运行。

安装完成后，对Apache Iceberg进行初始设置。
除其他内容外，它指定表的位置、存储格式和默认快照管理策略。
此外，选择如何存储元数据（例如，Hive Metastore 或 AWS Glue）也很重要。
此外，我们还优化了查询引擎设置，以便更有效地处理数据。
这涉及在 Spark 和/或 Flink 配置文件中配置适当的内存和分区。