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在 2010 年代早期，Apache Hadoop 在大数据领域占据主导地位。各组织争相采用它，将其视为可扩展、分布式存储和处理的基石。如今，Apache Iceberg 正在成为现代数据栈中数据湖和湖仓一体架构的基石。

然而，对于那些经历过“大数据时代”的人来说，深入观察会发现 Iceberg 的发展轨迹与 Hadoop 的故事有着惊人的相似之处。

让我们探讨这些相似之处，以及它们对数据工程的未来意味着什么。

采用热潮：在正确的时间解决正确的问题

Hadoop 的崛起得益于对分布式文件存储和处理的迫切需求，它为“大数据洪流”提供了一个解决方案。 同样，Iceberg 解决了数据湖中的一个核心问题：管理具有 ACID 合规性和模式演进的大型、不断演变的数据集。

然而，技术采用通常像钟摆一样摆动——解决重大痛点的承诺会推动快速采用，即使运营准备不足。Hadoop 的迅速崛起导致许多组织在不了解其复杂性的情况下就实施了它，通常导致集群未被充分利用或架构过度设计。 Iceberg 正在走一条类似的道路。 统一批处理和流处理工作负载的能力，以及模式演进等功能，使其成为一个诱人的选择。 然而，Iceberg 的采用通常超过了组织有效运营它的能力。

这里的教训是永恒的：采用应由与组织成熟度的匹配来驱动。 如果没有明确的数据策略就加入 Iceberg 的潮流，可能会导致技术债务和未实现的期望。 例如，一家金融科技公司可能会采用 Iceberg，以便在其欺诈检测管道中获得 ACID 保证，但由于其流式设置生成了太多小文件而难以应对压缩策略。

成功采用 Iceberg 需要与 Hadoop 相同的谨慎态度——专注于技能培养、工作负载匹配和增量集成。

小文件问题重现

Hadoop 最臭名昭著的痛点之一是“小文件问题”。 HDFS 的设计并非为了有效地处理许多小文件，这会导致瓶颈和性能下降。 各组织通常会诉诸夜间压缩作业或精心设计的 ETL 管道来聚合数据。

Iceberg 也无法幸免于此问题。 虽然它抽象了大部分存储层，但小文件仍然是一个持续存在的挑战。 例如，由于过多的元数据开销，流式数据管道或频繁的增量写入可能会导致性能下降。 如果没有仔细调整，通常与 Iceberg 一起使用的工具（如 Apache Spark 和 Flink）会放大此问题。

但是，问题并没有就此停止；小文件问题严重影响了对象存储成本（想想对 S3 的请求数量），压缩需要指数级的额外计算等等。

例如，考虑一家捕获点击流数据的零售公司。 配置错误的 Flink 作业将数据写入 Iceberg 表，默认文件大小为 10 MB。 随着时间的推移，这些小文件会堆积起来，膨胀元数据目录并降低查询性能。 实施定期压缩作业并调整 Flink 的文件大小阈值可以缓解此问题。

作为反例，Estuary Flow 利用了一些技巧来将数据有效地流式传输到基础 Parquet 文件中。 它还允许用户即使在流式环境中也能错开数据物化，以与压缩计划保持一致。

文件大小调整和写入策略至关重要。 使用诸如 Apache Spark 的自适应查询执行之类的工具来优化分区，或者利用 Iceberg 的内置压缩实用程序来定期合并小文件。 忽略这些任务可能会将有前途的 Iceberg 部署变成性能瓶颈。

需要维护的复杂堆栈

Hadoop 从来都不是一个独立的产品。 它需要一系列工具——HBase 用于实时读取，Hive 用于 SQL 查询，Spark 用于高级分析。 管理这种复杂性需要专业的技能和精密的编排。

尽管 Iceberg 做了一些简化，但它也没有什么不同。 它的力量在于其生态系统：查询引擎（Trino、Spark、Flink）、存储后端（S3、GCS、HDFS）和目录（Hive、Glue、Nessie、Polaris、Unity、REST Catalog，以及可能更多的目录）。 配置选项可能会让人不知所措。 例如，分区策略会显着影响查询性能，而选择错误的目录实现可能会限制可伸缩性。

这种复杂性突显了一个更广泛的真理：没有工具是一座孤岛。 Iceberg 的成功不仅取决于其功能，还取决于其周围的生态系统。 在 Iceberg 方面表现出色的公司通常会采用“平台工程”思维模式，创建内部工具和自动化来管理元数据、监视性能和协调工作负载。

元数据开销：一种新的复杂性

Hadoop 的 NameNode 瓶颈证明了元数据管理如何破坏性能。 凭借其基于分布式快照的元数据模型，Iceberg 避免了这种单点故障，但也引入了自己的挑战。 随着表大小的增长，快照和清单也会增长，从而导致元数据存储膨胀。

一家媒体公司使用 Iceberg 来管理 PB 级的视频分析数据。 随着时间的推移，他们的快照历史记录不受控制地增长，导致查询计划时间增加。 通过实施定期快照过期和清单压缩，他们可以保持查询性能一致，同时控制元数据增长。

我的建议：将元数据视为一等公民。 自动化快照修剪和压缩任务，并投资于尽早发现元数据瓶颈的监视解决方案。

自建 vs. 购买

Hadoop 的早期需要组织从头开始构建所有内容。 诸如 Cloudera 和 AWS EMR 之类的托管服务最终简化了采用，但也在成本和灵活性方面做出了权衡。

Iceberg 用户面临着类似的决定。 自托管提供最大的控制权，但需要扩展和调整方面的专业知识。 诸如 Snowflake 的 Iceberg 表或 Starburst Galaxy 之类的托管解决方案可减少运营开销，但可能会限制灵活性并导致供应商锁定。

该决定归结为贵组织的核心竞争力。 如果您的团队已经在 DevOps 方面表现出色，那么自托管可能提供最佳的 ROI。 相反，规模较小的团队或刚开始使用 Iceberg 的团队可能会从托管服务中受益，以快速启动采用。

社区效应：充满活力，但支离破碎

Hadoop 在开源协作中蓬勃发展，但其碎片化——Spark 与 MapReduce、Hive 与 Impala——常常造成混乱。 Iceberg 受益于一个充满活力的开源社区。 然而，诸如 Delta Lake 和 Hudi 之类的竞争表格式也反映了这种碎片化。

虽然竞争会推动创新，但也可能会阻碍采用。 诸如将 Iceberg 更深入地集成到查询引擎中之类的标准化工作对于其长期成功至关重要。 互操作性层的出现，类似于“Hive Metastore”时代，可能会定义 Iceberg 的下一个篇章。

Iceberg 的下一步是什么？

尽管与 Hadoop 有着相似之处，但 Iceberg 从事后之明中受益。 数据社区已经学会优先考虑简单性、可伸缩性和云原生架构。 以下是要关注的关键趋势：

1. 整合

正如 Spark 成为 Hadoop 生态系统中的主要引擎一样，主要的表格式和目录可能会在 Iceberg 时代出现。 这种整合将推动标准化，无论是 Iceberg 本身还是未来的创新。

诸如 Apache XTable 之类的项目正在努力使表格式之间的互操作性变得非常容易。

2. 运营成熟度

下一波 Iceberg 工具将侧重于降低运营复杂性。 托管服务和编排框架已经出现，追随 Databricks 和 Snowflake 的脚步。

Amazon 最近宣布的 S3 Tables 就是一个很好的例子。 它抽象了维护 Iceberg 表的复杂性，并提供了一个内置目录，但这会降低与生态系统其余部分的兼容性。

3. 超越分析

Iceberg 对流式传输和事务性工作负载的支持使其不仅仅是一种分析工具。 想象一下使用 Iceberg 来支持事件驱动的架构或实时机器学习管道——这些场景超越了传统的批处理。

Estuary Flow 的 Iceberg 连接器 是可以集成到实时流式传输项目中的表格式的一个很好的例子。

最后的想法

Iceberg 就在这里

与十年前的 Hadoop 一样，Apache Iceberg 无疑具有变革意义。 但强大的力量伴随着巨大的复杂性。 与现代数据堆栈中的任何工具一样，成功在于将技术与您组织的准备情况、技能和战略目标相匹配。

虽然与 Hadoop 的相似之处引人注目，但我们也有机会避免它的陷阱。 通过从过去吸取教训，我们可以确保 Iceberg 不仅仅是现代数据堆栈的 Hadoop——它是我们一直在等待的进化。