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如何通过 Terraform 将 Iceberg 表部署到 AWS
尝试确定将一些 Iceberg 表部署到我们的 AWS 环境中的最佳方法 有人通过 Terraform 取得成功吗 我有以下配置 但当我查询我创建的表时 Athena 抱怨缺少元数据位置 或者将永远旋转 如果有更好的方法可以自动化部署 请告
amazonwebservices
Terraform
terraformprovideraws
Iceberg
PySpark 通过 Hive Metastore 读取 Iceberg 表到 S3
我正在尝试通过部署的配置单元元数据存储服务与存储在 S3 上的 Iceberg 表进行交互 目的是能够推拉存储为 Iceberg 数据湖 在 S3 上 的大量数据 再过几天 文档 谷歌 堆栈溢出 只是不太顺利 From Iceberg 的文
PySpark
hive
Iceberg
Iceberg 学习笔记
本博客对应于 B 站尚硅谷教学视频 尚硅谷数据湖Iceberg实战教程 尚硅谷 Apache Iceberg官方联合推出 为视频对应笔记的相关整理 1 Iceberg简介 1 1 概述 为了解决数据存储和计算引擎之间的适配的问题 Netfl
Iceberg
使用 Iceberg on Kubernetes 打造新一代云原生数据湖
背景 大数据发展至今 按照 Google 2003年发布的 The Google File System 第一篇论文算起 已走过17个年头 可惜的是 Google 当时并没有开源其技术 仅仅 是发表了三篇技术论文 所以回头看 只能算是揭开了
Kubernetes
云计算
Iceberg
云原生
云原生数据湖
iceberg对比hive优势
1 事务性 从事务性上来说 iceberg具有更高的数据质量 因为iceberg本质是一种table format 屏蔽了底层的存储细节 写入数据时候需要严格按照schema写入 而hive可以先写入底层数据 然后使用load partit
hive
Iceberg
流批一体
解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算(未来的方向)
背景 目前公司业务需要统计超过7天以上的特征统计 但是kafka只存7天的数据 如果只想通过flink sql去计算30天的用户特征要求当天生效 这是完不成的 但是看到下面的分享 感觉未来的方向有了 一 2021 Apache Flink
Flink生产实战!
Iceberg
大数据
flink