版本对应关系

参考官网

核心依赖jar包

从官网下载对应版本的iceberg-spark-runtime-xxx.jar包。

1. 利用spark配置参数–package或–jars引入

–packages 参数允许你指定 Maven 仓库中的包，这些包将会被自动下载并添加到 Spark 的类路径中。这对于使用 Maven 协调版本的库特别有用，例如，当你想使用特定版本的 Spark SQL 或其他通过 Maven 发布的库时。
当你使用 --packages 指定一个坐标（如 org.apache.spark:spark-sql_2.11:2.4.0），spark-submit 会解析这个坐标并尝试从已知的 Maven 仓库中下载相应的 JAR 文件及其依赖项。如果默认的中央仓库不可用或者速度较慢，你可能会遇到下载失败或超时的情况。
在某些情况下，你可能需要配置额外的 Maven 仓库，比如你的组织有自己的私有仓库，或者你需要从其他公共仓库（如 JCenter，虽然它已经宣布停止服务）下载依赖。在这种情况下，你可以通过 --repositories 选项来指定其他仓库的位置。不过需要注意的是，–repositories 主要是为了支持 Ivy 构建工具，而在使用 Maven 坐标时，通常不需要显式指定仓库位置。

–jars 参数则用于直接指定 .jar 文件的位置（可以是本地文件系统上的位置，也可以是 HDFS 或其他分布式文件系统的 URL）。这通常用于那些没有通过 Maven 发布的库，或者是你想要显式地控制版本和位置的库。

• spark-shell

  spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.12:1.6.1
  

• spark-sql

  spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.12:1.6.1
  

• pyspark

  pyspark --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.12:1.6.1
  

• java/scala spark

   <dependency><groupId>org.apache.iceberg</groupId><artifactId>iceberg-spark-runtime-3.x_2.12</artifactId><version>1.x.0</version></dependency>
  

或者在用spark-submit命令提交的时候通过–jars或–package引入

2. 拷贝 iceberg 的 jar 包到 Spark 的 jars 目录
   这种是推荐的方式，后续用的时候就不用每次都需要引入了

   cp /opt/software/iceberg/iceberg-spark-runtime-3.x_2.12-1.x.0.jar
   /opt/module/spark-3.x.x/jars
   

catalog_47">配置catalog

Spark 中支持两种 Catalog 的设置：hive 和 hadoop，Hive Catalog 就是 Iceberg 表存储使用 Hive 默认的数据路径，Hadoop Catalog 需要指定 Iceberg格式表存储路径。

使用Hive Catalog这意味着你可以使用 Hive 元数据存储来管理 Iceberg 表的元数据。这使得 Iceberg 表能够与现有的 Hive 生态系统集成。因此也是我们最常用的Catalog。

1. 在spark配置文件中配置（推荐）

   vim spark-defaults.conf
   

• Hive Catalog

  spark.sql.catalog.hive_prod = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog
  spark.sql.catalog.hive_prod.type = hive
  spark.sql.catalog.hive_prod.uri = thrift://xxx.xxx.xxx:9083
  use hive_prod.db;
  

• Hadoop Catalog

  spark.sql.catalog.hadoop_prod =org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog
  spark.sql.catalog.hadoop_prod.type = hadoop
  spark.sql.catalog.hadoop_prod.warehouse =hdfs://namespace/warehouse/spark-iceberg
  use hadoop_prod.db;
  

• 命令行指定

  spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.12:1.6.1\--conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog \--conf spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive \--conf spark.sql.catalog.local=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \--conf spark.sql.catalog.local.type=hadoop \--conf spark.sql.catalog.local.warehouse=$PWD/warehouse
  

• 创建SparkSession时指定

   SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("appName").config("spark.sql.catalog.iceberg", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog").config("spark.sql.catalog.iceberg.type", "hive").config("spark.sql.catalog.iceberg.warehouse", "hdfs://nameservice/warehouse/hive").config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions").getOrCreate();
  

Schema和Catalog区别

1. schema
   在 Iceberg 中，Schema 描述了表的结构，包括字段名、类型以及可选的注释等信息。简而言之，Schema 定义了表的列结构及其数据类型。例如，一个简单的 Schema 可能定义了一个表包含 id（整型）、name（字符串类型）和 timestamp（时间戳类型）等字段。当数据写入到表中时，必须遵循该表的 Schema。

2. Catalog 在 Iceberg 中扮演的是元数据管理的角色。它负责存储关于表的所有元数据信息，包括表的位置、Schema、分区策略等。你可以把 Catalog 想象成一个数据库管理系统，它跟踪所有的表和相关的元数据信息。通过 Catalog，你可以创建、删除表，也可以查询表的元数据。

   一个 Catalog 可能会连接到不同的存储后端，比如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、S3 或其他对象存储服务。Iceberg 支持多种 Catalog 类型，包括 Hive Metastore、Hadoop Catalog 等，这使得 Iceberg 能够灵活地集成到现有的大数据环境中。

总结

这部分内容中我们我们主要了解iceberg和spark整合时的各种参数配置。这里总结几个最常用的catalog相关参数：

• spark.sql.catalog.iceberg
  其实这个配置有两个对应值
  （1）org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog
  这个是最常用的，包含hive和hadoop两种catalog类型，而我们为了能继续使用历史hive表的数据，因此这里大部分都选择hive catalog。
  （2）org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog
  这种用的较少，将iceberg catalog添加到spark内置的catalog中。

• spark.sql.catalog.iceberg.type
  我们catalog上面选择了org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog，而这下面又分为hive和hadoop，我们上面也说了，就选hive即可。

• spark.sql.catalog.iceberg.warehouse
  这个是我们数据存储目录，指定即可。

• spark.sql.extensions
  iceberg0.11.0和更高版本为Spark添加了一个扩展模块，以添加新的SQL命令，如调用存储过程或ALTER TABLE…按顺序写。
  使用这些SQL命令需要使用以下Spark属性将Iceberg扩展添加到Spark环境中:
  
  所以这个参数也直接配置即可。

最终参数就可以如下：

 SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("appName").config("spark.sql.catalog.iceberg", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog").config("spark.sql.catalog.iceberg.type", "hive").config("spark.sql.catalog.iceberg.warehouse", "hdfs://nameservice/warehouse/hive").config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions").getOrCreate();