Привет! Я Денис, старший бэкенд-разработчик в Selectel . В предыдущих частях мы познакомились с архитектурой Apache Iceberg, а также развернули и настроили каталог метаданных. Итак, у нас есть данные в S3‑хранилище, аккуратно организованные средствами Iceberg, и каталог, который знает расположение актуальной версии каждой таблицы. Казалось бы, все готово. Однако при ручном просмотре S3-бакета ничего похожего на таблицу не обнаружится — видны лишь вложенные папки с Parquet-файлами и JSON-метаданными. Да, Iceberg и каталог решили задачу хранения и версионирования, но не ответили на вопрос, как читать эти данные с помощью SQL. И вот возникает практическая задача: как аналитику или инженеру обратиться к Iceberg-таблице посредством SQL, не поднимая Spark-кластер и не перенося данные в отдельную СУБД? Осторожно! Под катом — лонгрид
Привет! Я Денис, старший бэкенд-разработчик в Selectel. В предыдущих частях мы познакомились с архитектурой Apache Iceberg, а также развернули и настроили каталог метаданных.
Итак, у нас есть данные в S3‑хранилище, аккуратно организованные средствами Iceberg, и каталог, который знает расположение актуальной версии каждой таблицы. Казалось бы, все готово.
Однако при ручном просмотре S3-бакета ничего похожего на таблицу не обнаружится — видны лишь вложенные папки с Parquet-файлами и JSON-метаданными. Да, Iceberg и каталог решили задачу хранения и версионирования, но не ответили на вопрос, как читать эти данные с помощью SQL.
И вот возникает практическая задача: как аналитику или инженеру обратиться к Iceberg-таблице посредством SQL, не поднимая Spark-кластер и не перенося данные в отдельную СУБД?
