什么是数据湖？
数据湖是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。
关于数据湖的定义确实是一个业界有较多争议的地方。狭义的数据湖指的是数据湖存储，即可以存放海量数据（各种格式）的地方，包括 Hadoop 的文件系统 HDFS 或者云上的对象存储系统 S3 都属于这个范畴。广义的数据湖除了数据湖存储，还包括数据湖的管理和分析，即提供一整套工具，提供数据目录（Data Catalog）服务以及统一的数据访问。
数据湖与数据仓库对比
业界经常会将数据湖与数据仓库做对比，它们可满足不同需求。
数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询，其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。
数据湖有所不同，因为它存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。捕获数据时，未定义数据结构或 Schema。这意味着您可以存储所有数据，而不需要精心设计也无需知道将来您可能需要哪些问题的答案。您可以对数据使用不同类型的分析（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得见解。
| 特性 | 数据仓库 | 数据湖 |
| 数据 | 来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 | 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 |
| Schema | 设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema） | 写入在分析时（读取型 Schema） |
| 性价比 | 更快查询结果会带来较高存储成本 | 更快查询结果只需较低存储成本 |
| 数据质量 | 可作为重要事实依据的高度监管数据 | 任何可以或无法进行监管的数据（例如原始数据） |
| 用户 | 业务分析师 | 数据科学家、数据开发人员和业务分析师（使用监管数据） |
| 分析 | 批处理报告、BI 和可视化 | 机器学习、预测分析、数据发现和分析 |
数据湖优先的设计拥有更高的灵活性。数据湖的数据存储形式和结构可以不预先定义，可以是结构化的，也可以是半结构化的。计算引擎可以根据不同的场景读写数据湖中存储的数据，这意味着我们在对数据进行分析和处理时能获取到数据全部的初始信息，使用也更灵活，高效。
而数据仓库优先的设计，能够做到更加规范化的数据管理。数据进入数据仓库前，通常预先定义 schema，数据开发需要预先根据业务进行建模，构建数据模型，用户通过数据服务接口或者计算引擎访问数据模型来获取干净和规范的数据。
基于Hive构建的传统数仓的局限性
- 数据运转效率低。数仓模型本身的研发与迭代成本比较高，生产速度赶不上需求速度，这就导致我们的创新想法落地、业务策略迭代等都会被按下暂停键；
- 端到端的数据变更困难。业务的快速迭代导致了基础数据 schema 频繁变更，而每次数据 schema 变更都需要变更数据仓库中的存量数据并且更新升级全链路，大大拖慢了业务的迭代效率
- 未提供较完善ACID语义支持。由于转储作业中断、INSERT OVERWRITE、Partition修改、Schema修改等相关变动，很难隔离对下游任务的影响；
- 近实时分析CDC数据困难。基于Hive构建的数仓对Update和Delete操作支持并不友好，往往需要额外的操作实现binlog数据的正确处理和分析；
- 机器学习流程更倾向于使用未加工的原始数据，通过特征提取和模型开发，用于模型在线推理；
- 难以提供近实时的报表。业务要求实现小时级或者分钟级的近实时报表。
关于Iceberg
Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets.
Iceberg是大型分析数据集的一个开源的表格式，基于MVCC的设计，在HDFS或S3等存储上支持使用Trino、Spark、Flink等引擎进行操作，且提供了ACID语义支持。
下面是基于Iceberg构建的数据湖架构图示例：
- 最底下是分布式文件系统，云上用户 S3 和 oss 这种对象存储会用的更多一些，毕竟价格便宜很多；非云上用户一般采用自己维护的 HDFS。
- 第二层是数据加速层。数据湖架构是一个存储计算彻底分离的架构，如果所有的数据访问都远程读取文件系统上的数据，那么性能和成本开销将会很大。如果能把经常访问到的一些热点数据缓存在计算节点本地，这就非常自然的实现了冷热分离，一方面能收获到不错的本地读取性能，另一方面还节省了远程访问的带宽。
- 第三层就是 Table format 层，主要是把一批数据文件封装成一个有业务意义的 table，提供 ACID、snapshot、schema、partition 等表级别的语义。一般对应这开源的 Delta、Iceberg、Hudi 等项目。
- 最上层就是不同计算场景的计算引擎了。开源的一般有 Spark、Flink、Hive、Presto、Hive MR 等，这一批计算引擎是可以同时访问同一张数据湖的表。
Iceberg特性
- Schema evolution（Schema变更），支持对Schema增加列、删除列、更新列、重名列、重排序列，iceberg的schema evolution可以保证没有任何副作用，调整schema只会对新写入的数据有影响，同时旧的数据也可以使用新的Schema读取。
- Hidden partitioning（隐式分区）， iceberg支持隐式分区，iceberg可以自己维护表字段值与衍生分区的关系，不需要用户来指定，区别于hive使用分区来组织文件，iceberg管理数据是文件级别，用户在查询时不需要指定分区字段。
- Partition layout evolution （分区变更），iceberg查询不引用分区值，因此可以在现有表上直接更新分区，在更新了分区后旧数据依然保持之前的分区不变，新数据采用新的分区规范进行写入。每个分区版本的元数据是分开保存的，又因为查询不需要引用分区值，因此当执行查询时会在新旧版本分区执行不同的查询计划以得到最终的结果。
- Time travel、Rollback（时间旅行、回滚），得益于iceberg基于snapshot的设计，iceberg可以非常容易的实现基于不同的snapshot进行查询，用户可以进行版本的回溯，同时基于这点也可以实现增量的查询。
- Serializable isolation（序列化级别的隔离），作为事务性隔离级别的最高级别，iceberg 支持serializable isolation保证所有的表更新是顺序的。
- Multiple concurrent writers （并发写），iceberg采用乐观锁的形式进行事务的提交，即每个writer都假设没有其他的writer在操作，将尝试通过原子性替换表的metadata文件的形式进行commit，如果替换过程中出现问题则意味着有其他事务已经进行了提交，此时会进行重试。
Iceberg 原理简介
- Snapshot设计
Iceberg 基于MVCC设计，每次commit都会生成一个快照（Snapshot），该快照包含唯一的snapshotId、时间戳timestamp及对应的manifest文件。
如下图所示，最新 snapshot 拥有该表的全局视图，每个snapshot包含多个manifest文件，每个manifest文件中记录本次事务中记录写入文件与分区的对应关系，且包含一些文件记录的统计信息（如lower_bound、upper_bound、added_rows_count、deleted_rows_count）用来快速筛选文件。一定程度上可以把 manifest 文件理解为索引文件。
基于Snapshot的设计，用户需要通过snapshot来访问iceberg中的数据，如果数据写入但没有commit成功，就不会生成新的snapshot，也因此不会访问到这部分不完整数据。
- 文件布局
文件在HDFS上布局如下图所示，顶层为database，然后是table。每张表包含两个目录，第一个目录metadata保存snapshot、manifest文件；第二个目录data保存数据文件，按照分区进行划分。
- 删除与更新
所有应用在iceberg上的删除与更新操作并不会真正的物理删除，而是append一条记录到文件。Iceberg中数据文件分为两类，一类是插入操作对应Data File， 另一类是删除操作对应Delete File，更新操作则会被拆为Insert + delete操作。
实现细节可以参考Flink 如何实时分析 Iceberg 数据湖的 CDC 数据。
- 查询
Iceberg表是基于MOR（Merge on Read）来实现的，在查询时根据指定的snapshot查找对应的manifest文件，然后根据查询条件过滤出需要查询的Data File及其对应的Delete File(可能有多个)，然后做join操作得出最终的查询结果。
接入Iceberg
接入iceberg、创建db、配置环境请参考Iceberg 接入文档（最新版） 。
读写Iceberg示例
在读写Iceberg示例 中我们演示建表、flink sql写iceberg、spark sql读iceberg等相关内容。
Iceberg表
-
Format V1、V2表
Iceberg表分为V1表和V2表，即format V1和format v2。
Format V1：支持日志数据（即只有append的数据），默认版本。
Format V2：支持Change Log ， 即支持行级别删除（Row level delete）、更新（Update）等操作，例如binlog等数据需要创建format v2表来支持存储。
目前两种表在创建时需要在表的options中显示指定，如果不指定则默认为V1版本。
参考文档：Table Spec
-
建表
目前建表操作只能使用spark sql来，可以在Miquery或者beeline来进行执行DDL等建表操作。
接入流程如下：
- 联系管理员创建 database （与Hive表类似，建议使用业务线作为database名称）
- 在该database下执行DDL进行建表，Beeline地址或者MiQuery使用见 集群环境 章节。
- 示例如下：
输入DDL进行建表操作，如下所示在iceberg_catalog，flink的database下创建表名为sample表，通过'format.version'='2' 来指定该表为V2表，按照 id 进行分桶分区。其他参数介绍参见表参数及注意事项及Spark DDL语法。
CREATE TABLE iceberg_tjwqstaging_hdd.flink.sample（
`id` bigint COMMENT NOT NULL 'unique id',
`data` string
）
USING iceberg
PARTITIONED BY(bucket(16, id))
TBLPROPERTIES(
'format.version'='2',
'equality.field.columns'='id',
'write.distribution-mode'='hash',
'read.split.target-size'='1073741824',
'read.parquet.vectorization.enabled'='true'
);-
表参数及注意事项
建表中常用参数如下，参数可以通过Spark DDL进行修改。
更多参数参考Table properties。
| 参数 |
默认值 |
可选值 |
说明 |
| equality.field.columns |
null |
无 |
主键，多个采用逗号分隔，注意主键列不可为NULL |
| format.version |
1 |
1、2 |
表 format版本（1、2），参考Format V1、V2表 |
| write.distribution-mode |
none |
none、hash、range |
是否开起分桶，建议使用可以减少小文件数目、避免数据倾斜 |
| read.split.target-size |
134217728 |
文件split大小，该参数会影响查询性能，建议调大 |
|
| read.parquet.vectorization.enabled |
false |
是否开启向量化查询 |
|
| read.parquet.vectorization.batch-size |
5000 |
内部版本功能支持现状
- 功能
| 功能项 |
是否支持 |
| Flink批式读\写日志数据 |
支持 |
| Flink流式读\写日志数据 |
支持 |
| Flink流写CDC数据 |
支持 |
| 增量读CDC数据 |
支持 |
| Spark读\写日志数据 |
支持 |
| Spark读CDC数据 |
支持 |
| Spark MERGE INTO\DELETE FROM |
支持 |
- 引擎支持
| 计算引擎 |
版本支持 |
备注 |
| Spark |
3.1.1 |
2.3、3.0版本不支持 |
| Flink |
1.11 |
1.11以下版本不支持 |
| Trino |
352 |
集群环境及catalog参数
目前iceberg已经在武清和中经云集群上线，支持使用flink、spark、trino进行读写操作。
对应版本及环境地址如下：
| 集群 |
tjwqstaging-hdd |
zjyprc-hadoop |
| Miquery链接、可用队列 |
https://cloud.d.xiaomi.net/#/olap/query?_k=97qq4h root.production.cloud_group.computing.iceberg |
https://cloud.d.xiaomi.net/#/olap/query?_k=lexeab root.production.cloud_group.computing.iceberg |
| metastore 地址(uri) |
thrift://tj1-hadoop-staging-hive03.kscn:58202,thrift://tj1-hadoop-staging-hive04.kscn:58202 |
thrift://zjy-hadoop-metastore01.bj:58202,thrift://zjy-hadoop-metastore02.bj:58202 |
| 仓库地址(warehouse ) |
hdfs://tjwqstaging-hdd/user/h_data_platform/datalake |
hdfs://zjyprc-hadoop/user/h_data_platform/datalake |
| hive metastore配置(hive-conf-dir) |
hdfs://tjwqstaging-hdd/user/s_flink/flink-sql/iceberg-meta-store-conf |
hdfs://zjyprc-hadoop/user/s_flink/flink-sql/iceberg-meta-store-conf |
操作Iceberg
目前支持使用spark、trino查询iceberg表，flink、spark进行ETL等操作。
-
Spark
-
Spark DDL
当前只支持在Miquery平台执行DDL，支持建表、修改表、修改分区、修改参数等操作。
语法参见官方文档
-
Spark查询元数据
由于目前Miquery存在字段转换问题，需要使用将made_current_at进行转换才可以展示（beeline环境不存在该问题，可直接select * from xxx）。
- 查询History，展示所有的snapshot及依赖关系
select cast(made_current_at as String),snapshot_id,parent_id,is_current_ancestor from iceberg_catalog.flink.iceberg_v1_tests.history;
+-------------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
| made_current_at | snapshot_id | parent_id | is_current_ancestor |
+-------------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
| 2019-02-08 03:29:51.215 | 5781947118336215154 | NULL | true |
| 2019-02-08 03:47:55.948 | 5179299526185056830 | 5781947118336215154 | true |
| 2019-02-09 16:24:30.13 | 296410040247533544 | 5179299526185056830 | false |
| 2019-02-09 16:32:47.336 | 2999875608062437330 | 5179299526185056830 | true |
| 2019-02-09 19:42:03.919 | 8924558786060583479 | 2999875608062437330 | true |
| 2019-02-09 19:49:16.343 | 6536733823181975045 | 8924558786060583479 | true |
+-------------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
- 查询Snapshots及包含的manifest列表
select * from iceberg_tjwqstaging_hdd.flink.ads_sales_org_sku_day.snapshots
其他table 元数据查询请参考Inspecting tables.
-
Spark查询
可以在Miquery使用spark sql或DataFrames进行查询：
- SQL查询
select * from iceberg.sample;
- DataFrame 查询
val df = spark.table("iceberg.sample")
-
Time travel
指定时间戳或者snapshotId，查询时间戳和snapshotId请。
目前Spark sql不支持time travel，可使用DataFrames API：
// time travel to October 26, 1986 at 01:21:00
spark.read
.option("as-of-timestamp", "499162860000")
.format("iceberg")
.load("path/to/table")
// time travel to snapshot with ID 10963874102873L
spark.read
.option("snapshot-id", 10963874102873L)
.format("iceberg")
.load("path/to/table")-
Spark写入
当前支持INSERT INTO、MERGE INTO 、INSERT OVERWRITE、DELETE FROM 等操作，详见官方文档。
-
Flink
目前可以在作业管理平台提交Flink作业，iceberg可以作为source表或sink表。
-
创建catalog
metastore及warehouse地址见集群环境章节。
- SQL:
flink 1.11 版本创建catalog:
CREATE CATALOG hive_catalog WITH (
'type'='iceberg',
'catalog-type'='hive',
'clients'='5',
'warehouse'='hdfs://tjwqstaging-hdd/user/h_data_platform/datalake',
'uri'='thrift://tj1-hadoop-staging-hive03.kscn:58202,thrift://tj1-hadoop-staging-hive04.kscn:58202'
);flink1.12 版本创建catalog:
CREATE CATALOG hive_catalog WITH (
'type'='iceberg',
'catalog-type'='hive',
'clients'='5',
'hive-conf-dir'='hdfs://zjyprc-hadoop/user/s_flink/flink-sql/iceberg-meta-store-conf'
);其他配置参考文档。
-
建表
使用Spark SQL建表。创建表成功后不需要在flink sql中进行声明，可直接使用，使用方式为hive_catalog.db.table 。
-
Flink读
flink支持批式消费和流式消费，示例如下：
- SQL batch read
-- Execute the flink job in batch mode for current session context
SET execution.type = batch ;
SELECT * FROM hive_catalog.db.table;
- SQL streaming read
开启动态配置来传参
-- Submit the flink job in streaming mode for current session.
SET execution.type = streaming ;
-- Enable this switch because streaming read SQL will provide few job options in flink SQL hint options.
SET table.dynamic-table-options.enabled=true;
-- Read all the records from the iceberg current snapshot, and then read incremental data starting from that snapshot.
SELECT * FROM hive_catalog.db.table /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s')*/ ;
-- Read all incremental data starting from the snapshot-id '3821550127947089987' (records from this snapshot will be excluded).
SELECT * FROM hive_catalog.db.table /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s', 'start-snapshot-id'='3821550127947089987')*/ ;
| 参数 |
说明 |
默认值 |
| streaming |
是否开启流式消费 |
false |
| monitor-interval |
流式消费监控commit数据的周期，仅流模式 |
10s |
| start-snapshot-id |
消费起始snapshotId |
null |
| end-snapshot-id |
消费终止snapshotId， 仅批模式 |
null |
| case-sensitive |
schema是否大小写敏感 |
false |
| as-of-timestamp |
消费起始timestamp，单位ms |
null |
- DataStream batch read
TableLoader配置：
// Hadoop配置
Configuration hadoopConf = new Configuration();
Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("clients", "5");
// metastore地址, 当配置了hive-conf-dir后可不配uri和warehouse
//properties.put("uri", "thrift://tj1-hadoop-staging-hive03.kscn:58202,thrift://tj1-hadoop-staging-hive04.kscn:58202");
//properties.put("warehouse", "hdfs://tjwqstaging-hdd/user/h_data_platform/datalake");
properties.put("hive-conf-dir", "hdfs://tjwqstaging-hdd/user/s_flink/flink-sql/iceberg-meta-store-conf");
// Catalog配置
CatalogLoader hiveCatalogLoader = CatalogLoader.hive("iceberg_tjwqstaging_hdd", hadoopConf, properties);
// 库名 表名
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromCatalog(hiveCatalogLoader, TableIdentifier.of("flink", "iceberg_test"));
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
DataStream<RowData> batch = FlinkSource.forRowData()
.env(env)
.tableLoader(loader)
.streaming(false)
.build();
// Print all records to stdout.
batch.print();
// Submit and execute this batch read job.
env.execute("Test Iceberg Batch Read");- DataStream streaming read
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
DataStream<RowData> stream = FlinkSource.forRowData()
.env(env)
.tableLoader(loader)
.streaming(true)
.startSnapshotId(3821550127947089987)
.build();
// Print all records to stdout.
stream.print();
// Submit and execute this streaming read job.
env.execute("Test Iceberg Batch Read");- DataStream streaming read读出来直接转换为DataStream<PojoData>，详见unit test。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
TableSchema projectedSchema = TableSchema.builder()
.field("id", DataTypes.INT())
.field("data", DataTypes.STRING())
.build();
DataStream<PojoData> result = FlinkSource.forRowData()
.env(env)
.tableLoader(tableLoader())
.project(projectedSchema)
.build(PojoData.class); //PojoData是需要你提供的Pojo类，他的字段与构建的projectedSchema一致，
// Print all records to stdout.
stream.print();
// Submit and execute this streaming read job.
env.execute("Test Iceberg Batch Read");-
Flink写
- SQL
- INSERT INTO
支持流式和批式写入
INSERT INTO hive_catalog.default.sample VALUES (1, 'a');
INSERT INTO hive_catalog.default.sample SELECT id, data from other_kafka_table;
- INSERT OVERWRITE
仅批模式.
覆盖表:
INSERT OVERWRITE sample VALUES (1, 'a');
覆盖指定分区：
INSERT OVERWRITE hive_catalog.default.sample PARTITION(data='a') SELECT 6;
- DataStream
- Iceberg只支持直接将DataStream<RowData>写入iceberg表，[ICEBERG-MI][Flink]Add pojo converter for datastream支持了以在DataStream中直接以pojo类型的方式写入：
public static FlinkSink.Builder forRowData(DataStream<RowData> input)
FlinkSink.forRowData(dataStream)
.table(table)
.tableLoader(tableLoader)
.writeParallelism(parallelism)
.build();示例详见unit test
- 对于DataStream<Row>，需要自己构建TableSchema：
public static FlinkSink.Builder forRow(DataStream<Row> input, TableSchema tableSchema)
//schema构建示例
public static final TableSchema FLINK_SCHEMA = TableSchema.builder()
.field("id", DataTypes.BIGINT())
.field("data", DataTypes.STRING())
.build();示例详见unit test
- 而对于DataStream<T>，需要自己构建MapFunction，先将对象转为Row，接着使用FlinkSink.forRow()或直接转换为RowData使用FlinkSink.forRowData()
public static <T> FlinkSink.Builder builderFor(DataStream<T> input, MapFunction<T, RowData> mapper, TypeInformation<RowData> outputType)
- DataStream streaming write以Pojo的形式写入，详见unit test。
//Iceberg从Hive MetaStore加载catalog：
StreamExecutionEnvironment env = ...;
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
List<PojoData> pojos = Lists.newArrayList(
new PojoData(1, "Hogwarts"),
new PojoData(2, "Tom Marvolo Riddle"),
new PojoData(3, "Harry Potter")
);
public static final TableSchema FLINK_SCHEMA = TableSchema.builder()
.field("id", DataTypes.INT())
.field("data", DataTypes.STRING())
.build();
DataStream<PojoData> pojoDataStream = env.fromCollection(pojos);
FlinkSink.forData(pojoDataStream, PojoData.class, FLINK_SCHEMA)
.table(table)
.tableLoader(tableLoader)
.writeParallelism(parallelism)
.build();
env.execute("Test Iceberg DataStream of POJO.");- DataStream append
//Iceberg从Hive MetaStore加载catalog：
StreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
FlinkSink.forRowData(input)
.tableLoader(tableLoader)
.hadoopConf(hadoopConf)
.build();
env.execute("Test Iceberg DataStream");
//Iceberg从hive metastore加载catalog,：
StreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
hadoopConf.set("hive.metastore.sasl.enabled", "true");
Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("clients", "5");
// metastore地址， 当配置了hive-conf-dir后可不配uri和warehouse
//properties.put("uri", "thrift://tj1-hadoop-staging-hive03.kscn:58202,thrift://tj1-hadoop-staging-hive04.kscn:58202");
//properties.put("warehouse", "hdfs://tjwqstaging-hdd/user/h_data_platform/datalake");
properties.put("hive-conf-dir", "hdfs://tjwqstaging-hdd/user/s_flink/flink-sql/iceberg-meta-store-conf");
// Catalog集群:
CatalogLoader hiveCatalogLoader = CatalogLoader.hive("iceberg_tjwqstaging_hdd", hadoopConf, properties);
// 库名 表名
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromCatalog(hiveCatalogLoader, TableIdentifier.of("flink", "iceberg_test"));
FlinkSink.forRowData(input)
.tableLoader(tableLoader)
.build();
env.execute("Test Iceberg DataStream");- DataStream overwrite
//Iceberg从hive metastore加载catalog：
StreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
TableLoader tableLoader = //见上面TableLoader配置
FlinkSink.forRowData(input)
.tableLoader(tableLoader)
.overwrite(true)
.hadoopConf(hadoopConf)
.build();
env.execute("Test Iceberg DataStream");-
Trino
待补充
重要事项说明
- 当前iceberg数据存储在HDFS上，由我们统一管理；
- Iceberg会产生一些小文件，我们会定期启动作业对小文件进行压缩，并且对snapshot做过期处理（expire snapshot），过期snapshot不会删除数据文件，只会删除历史的快照文件。目前snaphot保存时间为1个小时；
- Flink流式写iceberg时会在checkpoint时进行commit操作，请保证开启了checkpoint。Checkpoint的间隔越短，数据的可见性越高，同时也会带来较多的小文件影响查询性能。建议checkpoint间隔设置的不要小于1分钟。
- flink导入v2表目前需要配置 `execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints=0` 否则可能会出现数据重复，v1表不需要。