在AWS上了解Apache Iceberg的技术指南

关键要点

我们非常高兴地宣布推出《在AWS上使用Apache Iceberg的技术指南》。无论您是Apache Iceberg的新用户，还是正在AWS上运行生产工作负载，本指南都提供了从基础概念到高级优化的详细建议，帮助您在AWS上构建事务性数据湖。

我们推出了Apache Iceberg在AWS上的技术指南。这一全面的技术指南为您提供有关在AWS上使用Apache Iceberg构建事务性数据湖的详细指导，包括基础概念和高级优化。无论您是Apache Iceberg的新手，还是已有生产工作负载，我们都相信这本指南会对您大有裨益。

Apache Iceberg 是一个开源的表格格式，简化了存储在数据湖中的大数据集的数据处理。它通过将SQL表的熟悉性带入大数据，提供了诸如ACID事务、行级操作合并、更新、删除、分区演变、数据版本控制、增量处理和高级查询扫描等功能。Apache Iceberg与流行的开源大数据处理框架如Apache Spark、Apache Hive、Apache Flink、Presto和Trino无缝集成，并被AWS分析服务如 AWS Glue、Amazon EMR、Amazon Athena 和 Amazon Redshift原生支持。

以下图表展示了在AWS上使用Apache Iceberg的事务性数据湖的参考架构。

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AWS客户和数据工程师采用Apache Iceberg表格格式，因为它在构建事务性数据湖以及与Amazon EMR、AWS Glue、Athena和Amazon Redshift在Amazon简单存储服务 (Amazon S3) 上构建写优化解决方案方面性能卓越、可靠性高。我们相信，Apache Iceberg在AWS上的应用将持续快速增长，您可以从这本技术指南中受益，内容包括如何有效使用Apache Iceberg的指导、成本优化及性能最佳实践、以及有效的监控和维护策略。

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关于作者

Carlos Rodrigues 是AWS的高级大数据解决方案架构师。他帮助全球客户使用开源表格格式如Apache Iceberg和Apache Hudi在AWS上构建事务性数据湖。您可以通过LinkedIn与他联系。

Imtiaz (Taz) Sayed 是AWS全球分析技术负责人。他是数据工程的专家，乐于与社区交流有关数据与分析的所有内容。您可以通过LinkedIn与他联系。

Shana Schipers 是AWS的大数据分析专家解决方案架构师，专注于大数据领域。她支持全球客户使用开放表格格式如Apache Hudi、Apache Iceberg和Delta Lake构建事务性数据湖。

标签 Apache Iceberg