apache.org/docs/nightly/spark-getting-started/" rel="nofollow">官方文档链接（Spark整合Iceberg）

1.Getting Started

Spark 目前是进行 Iceberg 操作最丰富的计算引擎。官方建议从 Spark 开始，以理解 Iceberg 的概念和功能。

The latest version of Iceberg is 1.6.1.（2024年9月24日11:45:55）

在 Spark shell 中使用 Iceberg，需使用 --packages 选项：

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

Tips：

如果您想将 Iceberg 包含在 Spark 安装中，请将 iceberg-spark-runtime-3.5_2.12 Jar 添加到 Spark 的 jars 文件夹中。

Adding Catalogs 添加目录

Iceberg 提供了目录功能，使 SQL 命令能够管理表并通过名称加载它们。目录通过以下属性进行配置：spark.sql.catalog.(catalog_name)。

创建一个名为 local 的基于路径的目录，用于管理 $PWD/warehouse 下的表，并为 Spark 的内置目录添加对 Iceberg 表的支持：

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

Iceberg__37">创建 Iceberg 表

在 Spark 中创建第一个 Iceberg 表，可以使用 spark-sql shell 或 spark.sql(...) 来运行 CREATE TABLE 命令：

-- local 是上述定义的基于路径的目录
CREATE TABLE local.db.table (id bigint, data string) USING iceberg;

Iceberg 目录支持完整的 SQL DDL 命令，包括：

• CREATE TABLE ... PARTITIONED BY
• CREATE TABLE ... AS SELECT
• ALTER TABLE
• DROP TABLE

写入数据

创建表后，可以使用 INSERT INTO 向表中插入数据：

INSERT INTO local.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
INSERT INTO local.db.table SELECT id, data FROM source WHERE length(data) = 1;

Iceberg 还支持行级 SQL 更新，包括 MERGE INTO 和 DELETE FROM：

MERGE INTO local.db.target t 
USING (SELECT * FROM updates) u 
ON t.id = u.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.count = t.count + u.count
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;

此外，Iceberg 支持通过新的 v2 DataFrame 写入 API 写入 DataFrames：

spark.table("source").select("id", "data").writeTo("local.db.table").append()

旧的写入 API 得到支持，但不推荐使用。

读取数据

要使用 SQL 读取数据，可以在 SELECT 查询中使用 Iceberg 表的名称：

SELECT count(1) as count, data
FROM local.db.table
GROUP BY data;

SQL 也是检查表的推荐方式。要查看表中的所有快照，可以使用快照元数据表：

SELECT * FROM local.db.table.snapshots;

输出：

+-------------------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------+
| committed_at            | snapshot_id    | parent_id | operation | manifest_list                                      |
+-------------------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------+
| 2019-02-08 03:29:51.215 | 57897183625154 | null      | append    | s3://.../table/metadata/snap-57897183625154-1.avro |
|                         |                |           |           |                                                    |
| ...                     | ...            | ...       | ...       | ...                                                |
+-------------------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------+

DataFrame 读取也得到了支持，可以通过名称引用表：

val df = spark.table("local.db.table")
df.count()

这就是在 Spark 中使用 Iceberg 创建、写入和读取表的基本步骤。

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Iceberg__123">Spark 和 Iceberg 的类型兼容性

Iceberg_type_127">Spark type to Iceberg type

Spark 类型	Iceberg 类型	备注
boolean	boolean
short	integer
byte	integer
integer	integer
long	long
float	float
double	double
date	date
timestamp	带时区的时间戳
timestamp_ntz	不带时区的时间戳
char	string
varchar	string
string	string
binary	binary
decimal	decimal
struct	struct
array	list
map	map

Tips：

• 数字类型（integer、long、float、double、decimal）在写入时支持提升。例如，可以将 Spark 类型 short、byte、integer 或 long 写入 Iceberg 类型 long。
• 可以使用 Spark 的 binary 类型写入 Iceberg 固定类型，但会进行长度验证。

Iceberg_type_to_Spark_type_154">Iceberg type to Spark type

Iceberg 类型	Spark 类型	备注
boolean	boolean
integer	integer
long	long
float	float
double	double
date	date
time		不支持
带时区的时间戳	timestamp
不带时区的时间戳	timestamp_ntz
string	string
uuid	string
fixed	binary
binary	binary
decimal	decimal
struct	struct
list	array
map	map

2.Spark DDL

（1）CREATE TABLE 创建表

Spark 3 can create tables in any Iceberg catalog with the clause USING iceberg:

CREATE TABLE prod.db.sample (id bigint NOT NULL COMMENT '唯一ID',data string)
USING iceberg;

Iceberg会将Spark中的列类型转换为相应的Iceberg类型。

创建表的命令（包括CTAS和RTAS）支持一系列Spark创建选项，包括：

• PARTITIONED BY (partition-expressions)：配置分区。
• LOCATION ‘(fully-qualified-uri)’：设置表的位置。
• COMMENT ‘table documentation’：设置表描述。
• TBLPROPERTIES (‘key’=‘value’, …)：设置表配置。

Tips：CREATE TABLE ... LIKE ...语法不受支持。

（2）PARTITIONED BY 分区表的创建

CREATE TABLE prod.db.sample (id bigint,data string,category string)
USING iceberg
PARTITIONED BY (category);

PARTITIONED BY子句支持转换表达式以创建隐藏分区：

CREATE TABLE prod.db.sample (id bigint,data string,category string,ts timestamp)
USING iceberg
PARTITIONED BY (bucket(16, id), days(ts), category);

支持的分区转换表达式：

• year(ts)：按年分区
• month(ts)：按月分区
• day(ts) 或 date(ts)：等同于按日期整数分区
• hour(ts) 或 date_hour(ts)：等同于按日期整数和小时分区
• bucket(N, col)：按哈希值取模N的分区
• truncate(L, col)：按截断值分区（字符串按照给定长度截断；整数和长整型按区间截断，例如 truncate(10, i) 生成分区 0, 10, 20, 30, …）

注：为了向后兼容，旧语法 years(ts)、months(ts)、days(ts) 和 hours(ts) 也被支持。

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（3）创建表（CTAS）

Iceberg 支持使用 SparkCatalog 进行原子操作的 CREATE TABLE AS SELECT（CTAS）。在使用 SparkSessionCatalog 时，CTAS 是不原子的。

基本语法：

CREATE TABLE prod.db.sample
USING iceberg
AS SELECT ...;

• 新创建的表不会继承源表的分区规范和表属性。可以使用 PARTITIONED BY 和 TBLPROPERTIES 来声明新表的分区规范和表属性。

示例：

CREATE TABLE prod.db.sample
USING iceberg
PARTITIONED BY (part)
TBLPROPERTIES ('key'='value')
AS SELECT ...;

（4）替换表（RTAS）

• 原子替换表操作会创建一个新快照，保留表的历史记录。

基本语法：

REPLACE TABLE prod.db.sample
USING iceberg
AS SELECT ...;

示例：

REPLACE TABLE prod.db.sample
USING iceberg
PARTITIONED BY (part)
TBLPROPERTIES ('key'='value')
AS SELECT ...;

（5）创建或替换表

CREATE OR REPLACE TABLE prod.db.sample
USING iceberg
AS SELECT ...;

1. 替换表时的影响：

   • 如果使用 REPLACE TABLE 命令来替换一个表，并且新的查询结果的模式（schema）或分区规范（partition spec）发生了变化，那么原有的模式和分区会被新的内容替换。

2. 如何避免修改：

   • 如果想保持表的现有模式和分区不变，可以使用 INSERT OVERWRITE 命令，而不是 REPLACE TABLE。这样做可以更新表的数据，但不会影响表的结构或分区设置。

3. 表属性的处理：

   • 在 REPLACE TABLE 命令中，如果你定义了新的表属性，这些新属性会与现有的属性合并。
   • 如果新属性与现有属性相同，则保持不变；如果不同，则会更新现有的属性。

• 使用 REPLACE TABLE 会改变表的结构和分区。
• 使用 INSERT OVERWRITE 可以仅更新数据而不影响结构。
• 新的表属性会与旧的表属性合并，存在冲突时会更新。

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（6）删除表

• 在 0.14 之前，运行 DROP TABLE 将从目录中移除表，并删除表内容。
• 从 0.14 开始，DROP TABLE 仅从目录中移除表。要删除表内容，需使用 DROP TABLE PURGE。

基本语法：

• 删除表：

DROP TABLE prod.db.sample;

• 删除表及其内容：

DROP TABLE prod.db.sample PURGE;

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（7）修改表

1.重命名表 ALTER TABLE … RENAME TO：

ALTER TABLE prod.db.sample RENAME TO prod.db.new_name;

2.设置或移除表属性：

• 设置属性 ALTER TABLE … SET TBLPROPERTIES：

  ALTER TABLE prod.db.sample SET TBLPROPERTIES ('read.split.target-size'='268435456'
  );
  

• 移除属性 ALTER TABLE … UNSET TBLPROPERTIES：

  ALTER TABLE prod.db.sample UNSET TBLPROPERTIES ('read.split.target-size');
  

• 设置表注释：

  ALTER TABLE prod.db.sample SET TBLPROPERTIES ('comment' = 'A table comment.'
  );
  

3. 添加、删除和重命名列：
   • 添加列 ALTER TABLE … ADD COLUMN：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMNS (new_column string comment 'new_column docs'
     );
     

4. 添加嵌套字段：

   • 创建结构列：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN point struct<x: double, y: double>;
     

   • 向结构中添加字段：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN point.z double;
     

   • 创建嵌套数组列：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN points array<struct<x: double, y: double>>;
     

   • 向数组中的结构添加字段：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN points.element.z double;
     

   • 创建映射列：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN points map<struct<x: int>, struct<a: int>>;
     

   • 向映射值结构中添加字段：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN points.value.b int;
     

5. 调整列的位置：
   

   • 在其他列后添加新列：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN new_column bigint AFTER other_column;
     

   • 在最前面添加新列：

     ALTER TABLE prod.db.sample ADD COLUMN nested.new_column bigint FIRST;
     

• Note: Altering a map ‘key’ column by adding columns is not allowed. Only map values can be updated.
• 修改map的“键”列以添加列是不允许的，只能更新map的“值”。

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6.重命名列 RENAME COLUMN
使用 RENAME COLUMN 可以重命名任何字段：

ALTER TABLE prod.db.sample RENAME COLUMN data TO payload;
ALTER TABLE prod.db.sample RENAME COLUMN location.lat TO latitude;

在 Iceberg 中，嵌套重命名命令只会影响到最底层的字段（即叶子字段）。

将 location.lat 重命名为 location.latitude。

location
└─ lat
└─ long

执行命令后，结构变为：

location
└─ latitude
└─ long

这里的 location 仍然是父结构，但 lat 字段被重命名为 latitude，而其他字段保持不变。这就是嵌套重命名的含义。

7.修改列类型 ALTER COLUMN
使用 ALTER COLUMN 来修改列的类型，前提是这种更新是安全的。安全更新包括：

• int 到 bigint
• float 到 double
• decimal(P,S) 到 decimal(P2,S) （当 P2 > P 时）

ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN measurement TYPE double;

8.更新列注释

ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN measurement TYPE double COMMENT 'unit is bytes per second';
ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN measurement COMMENT 'unit is kilobytes per second';

9. 重新排序列
使用 FIRST 和 AFTER 子句，可以重新排序顶级列或结构中的列：

ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN col FIRST;
ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN nested.col AFTER other_col;

10. 更改列的可空性
对于非可空列，可以使用 DROP NOT NULL 更改可空性：

ALTER TABLE prod.db.sample ALTER COLUMN id DROP NOT NULL;

注意：不能通过 SET NOT NULL 将可空列更改为非可空列，因为 Iceberg 无法确保是否存在空值。

11. 删除列
要删除列，可以使用 DROP COLUMN：

ALTER TABLE prod.db.sample DROP COLUMN id;
ALTER TABLE prod.db.sample DROP COLUMN point.z;

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ALTER TABLE SQL 扩展

Iceberg 支持使用 ADD PARTITION FIELD 命令向分区规范中添加新的分区字段：

ALTER TABLE prod.db.sample ADD PARTITION FIELD catalog; -- 身份变换

也可以使用不同的分区变换，例如：

ALTER TABLE prod.db.sample ADD PARTITION FIELD bucket(16, id);
ALTER TABLE prod.db.sample ADD PARTITION FIELD truncate(4, data);
ALTER TABLE prod.db.sample ADD PARTITION FIELD year(ts);

使用可选的 AS 关键字可以为分区字段指定自定义名称：

ALTER TABLE prod.db.sample ADD PARTITION FIELD bucket(16, id) AS shard;

• 添加分区字段是一个元数据操作，不会更改现有表的数据。新数据将按照新的分区方式写入，但现有数据仍将保持在旧的分区布局中。在元数据表中，旧数据文件的新的分区字段将显示为 null 值。

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当表的分区发生变化时，动态分区覆盖行为将发生变化，因为动态覆盖会隐式替换分区。要显式覆盖，请使用新的 DataFrameWriterV2 API。

如果从按天分区迁移到按小时分区，动态分区覆盖行为将有所不同。例如，如果原本是按天分区，改为按小时分区，覆盖操作将只覆盖小时分区，而不再覆盖天分区。

如果需要从日分区迁移到小时分区，建议保留日分区字段，以确保现有元数据表查询能够继续正常工作。

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3.Spark Queries

选择表中的所有记录

SELECT * FROM prod.db.table;

• prod 是目录，db 是命名空间，table 是表名。

访问元数据表：

可以使用 Iceberg 表名作为命名空间查询元数据表，例如，要读取特定 Iceberg 表的文件元数据：

使用 DataFrame 查询

要将 Iceberg 表加载为 Spark 中的 DataFrame，可以使用以下命令：

val df = spark.table("prod.db.table")

使用此命令可以利用 Spark DataFrame 操作的全范围对 DataFrame 进行操作。

加载 DataFrame 后，可以执行各种操作。例

1. 显示 DataFrame：

   df.show()
   

2. 过滤记录：

   val filteredDf = df.filter($"columnName" === "someValue")
   

3. 分组和聚合：

   val aggregatedDf = df.groupBy("columnName").count()
   

4. 写回 Iceberg 表：

   filteredDf.write.format("iceberg").mode("append").save("prod.db.table")
   

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Iceberg_Time_Travel_563">Iceberg 表的时间旅行（Time Travel）

从 Spark 3.3 开始，Iceberg 支持在 SQL 查询中使用 TIMESTAMP AS OF 或 VERSION AS OF 子句进行时间旅行。

时间旅行查询示例：

1. 基于时间戳的查询

   • 时间旅行到1986年10月26日01:21:00

     SELECT * FROM prod.db.table TIMESTAMP AS OF '1986-10-26 01:21:00';
     

2. 基于快照 ID 的查询

   • 时间旅行到快照 ID 为 10963874102873 的快照

     SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 10963874102873;
     

3. 基于分支的查询

   • 时间旅行到 audit-branch 的最新快照

     SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 'audit-branch';
     

4. 基于标签的查询

   • 时间旅行到 historical-snapshot 标签引用的快照

     SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 'historical-snapshot';
     

时间戳也可以以 Unix 时间戳（秒）提供：

• 使用 Unix 时间戳查询

  SELECT * FROM prod.db.table TIMESTAMP AS OF 499162860;
  SELECT * FROM prod.db.table FOR SYSTEM_TIME AS OF 499162860;
  

可以使用类似于元数据表的语法指定分支或标签：

• 指定分支

  SELECT * FROM prod.db.table.`branch_audit-branch`;
  

• 指定标签

  SELECT * FROM prod.db.table.`tag_historical-snapshot`;
  

（包含“-”的标识符无效，因此必须使用反引号转义。）

不同的时间旅行查询可以使用快照的架构或表的架构：

• 使用快照的架构（基于时间戳和快照 ID 的查询）

  SELECT * FROM prod.db.table TIMESTAMP AS OF '1986-10-26 01:21:00';
  SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 10963874102873;
  SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 'historical-snapshot';
  SELECT * FROM prod.db.table.`tag_historical-snapshot`;
  

• 使用表的架构（基于分支的查询）

  SELECT * FROM prod.db.table VERSION AS OF 'audit-branch';
  SELECT * FROM prod.db.table.`branch_audit-branch`;
  

---

Iceberg_DataFrame_636">Iceberg 中的DataFrame时间旅行

Iceberg 支持在 DataFrame API 中使用四个 Spark 读取选项来选择特定的表快照或特定时间的快照：

1. snapshot-id: 选择特定的表快照。
2. as-of-timestamp: 选择某个时间点的当前快照，单位为毫秒。
3. branch: 选择指定分支的最新快照。注意，目前不能将分支与时间戳结合使用。
4. tag: 选择与指定标签关联的快照。标签也不能与时间戳结合使用。

示例：

1. 时间旅行到1986年10月26日01:21:00

   spark.read.option("as-of-timestamp", "499162860000").format("iceberg").load("path/to/table")
   

2. 时间旅行到快照 ID 为 10963874102873 的快照

   spark.read.option("snapshot-id", 10963874102873L).format("iceberg").load("path/to/table")
   

3. 时间旅行到标签 historical-snapshot

   spark.read.option(SparkReadOptions.TAG, "historical-snapshot").format("iceberg").load("path/to/table")
   

4. 时间旅行到 audit-branch 的最新快照

   spark.read.option(SparkReadOptions.BRANCH, "audit-branch").format("iceberg").load("path/to/table")
   

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Iceberg_684">Iceberg增量读取

1. start-snapshot-id: 用于增量扫描的起始快照 ID（不包括该快照）。
2. end-snapshot-id: 用于增量扫描的结束快照 ID（包括该快照）。这是可选的。如果省略，将默认为当前快照。

示例代码

// 获取在 start-snapshot-id (10963874102873L) 之后追加的数据，直到 end-snapshot-id (63874143573109L)
spark.read.format("iceberg").option("start-snapshot-id", "10963874102873").option("end-snapshot-id", "63874143573109").load("path/to/table")

• 当前仅支持从追加操作中获取数据，无法支持替换、覆盖或删除操作。
• 增量读取适用于 V1 和 V2 格式版本。
• Spark 的 SQL 语法不支持增量读取。

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Iceberg 支持使用元数据表来检查表的历史和快照。元数据表通过在原始表名称后添加元数据表名来识别。例如，查看 db.table 的历史可以使用 db.table.history。

表历史查询

要显示表的历史，可以执行以下查询：

SELECT * FROM prod.db.table.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

元数据日志条目查询

要查看表的元数据日志条目，可以执行以下查询：

SELECT * FROM prod.db.table.metadata_log_entries;

timestamp	file	latest_snapshot_id	latest_schema_id	latest_sequence_number
2022-07-28 10:43:52.93	s3://…/table/metadata/00000-9441e604-b3c2-498a-a45a-6320e8ab9006.metadata.json	null	null	null
2022-07-28 10:43:57.487	s3://…/table/metadata/00001-f30823df-b745-4a0a-b293-7532e0c99986.metadata.json	170260833677645300	0	1
2022-07-28 10:43:58.25	s3://…/table/metadata/00002-2cc2837a-02dc-4687-acc1-b4d86ea486f4.metadata.json	958906493976709774	0	2

快照查询

SELECT * FROM prod.db.table.snapshots;

示例结果：

committed_at	snapshot_id	parent_id	operation	manifest_list	summary
2019-02-08 03:29:51.215	57897183625154	null	append	s3://…/table/metadata/snap-57897183625154-1.avro	{ added-records -> 2478404, total-records -> 2478404, added-data-files -> 438, total-data-files -> 438, spark.app.id -> application_1520379288616_155055 }

---

Apache Iceberg 是一个高性能的表格式，用于大数据处理。下面我将根据你提到的各个方面，概述 Iceberg 的使用。

Entries 快照的详细信息

Entries 表提供了有关表中每个快照的详细信息。查询示例如下：

SELECT * FROM my_catalog.db.my_table.entries;

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4.Spark Write

1. 特性支持

Iceberg 利用 Apache Spark 的 DataSourceV2 API，支持多种写入方式。不同版本的 Spark 对某些功能的支持程度不同：

功能	Spark 3	备注
SQL 插入	✔️	⚠ 需要 spark.sql.storeAssignmentPolicy=ANSI（自 Spark 3.0 默认）
SQL 合并	✔️	⚠ 需要 Iceberg Spark 扩展
SQL 覆盖插入	✔️	⚠ 需要 spark.sql.storeAssignmentPolicy=ANSI
SQL 删除	✔️	⚠ 行级删除需要 Iceberg Spark 扩展
SQL 更新	✔️	⚠ 需要 Iceberg Spark 扩展
DataFrame 附加写入	✔️
DataFrame 覆盖写入	✔️
DataFrame CTAS 和 RTAS	✔️	⚠ 需要 DSv2 API

2. 使用 SQL 写入

Spark 3 支持 SQL 的 INSERT INTO、MERGE INTO 和 INSERT OVERWRITE 操作。

INSERT INTO

用于向表中追加新数据：

INSERT INTO prod.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b');
INSERT INTO prod.db.table SELECT ...;

MERGE INTO

支持对目标表进行行级更新。Iceberg 通过重写包含需要更新行的数据文件来实现 MERGE INTO。

推荐使用 MERGE INTO 而不是 INSERT OVERWRITE，因为它只替换受影响的数据文件，避免了因分区变化导致的数据覆盖不一致问题。

MERGE INTO prod.db.target t   -- 目标表
USING (SELECT ...) s          -- 源更新
ON t.id = s.id                -- 用于找到更新的条件
WHEN MATCHED AND s.op = 'delete' THEN DELETE
WHEN MATCHED AND t.count IS NULL AND s.op = 'increment' THEN UPDATE SET t.count = 0
WHEN MATCHED AND s.op = 'increment' THEN UPDATE SET t.count = t.count + 1
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;

可以根据条件添加多个 WHEN MATCHED 子句。如果源数据中的多条记录匹配同一目标表的行，将会抛出错误。

---

INSERT OVERWRITE

在 Iceberg 中，INSERT OVERWRITE 允许用查询结果替换表中的数据。此操作是原子的，确保数据的一致性。

1. 覆盖行为

Iceberg 支持两种覆盖模式：静态模式和动态模式。

• 静态覆盖模式（默认）：

  • 通过将 PARTITION 子句转换为过滤器来确定要覆盖的分区。
  • 如果省略了 PARTITION 子句，将替换表中的所有分区。

• 动态覆盖模式（推荐）：

  • 仅替换由 SELECT 查询产生的行所在的分区。
  • 通过设置 spark.sql.sources.partitionOverwriteMode=dynamic 来启用。

2. 示例表结构

以下是一个示例日志表的 DDL 定义：

CREATE TABLE prod.my_app.logs (uuid string NOT NULL,level string NOT NULL,ts timestamp NOT NULL,message string)
USING iceberg
PARTITIONED BY (level, hours(ts))

3. 动态覆盖示例

当 Spark 的覆盖模式为动态时，以下查询会替换所有包含查询结果的分区：

INSERT OVERWRITE prod.my_app.logs
SELECT uuid, first(level), first(ts), first(message)
FROM prod.my_app.logs
WHERE cast(ts as date) = '2020-07-01'
GROUP BY uuid

在动态模式下，仅会替换 2020 年 7 月 1 日的小时分区。

4. 静态覆盖示例

在静态模式下，如果没有 PARTITION 子句，将替换所有现有行：

INSERT OVERWRITE prod.my_app.logs
SELECT uuid, first(level), first(ts), first(message)
FROM prod.my_app.logs
WHERE cast(ts as date) = '2020-07-01'
GROUP BY uuid

这将删除表中所有行，只写入 7 月 1 日的日志。

要仅覆盖特定分区，可以添加 PARTITION 子句：

INSERT OVERWRITE prod.my_app.logs
PARTITION (level = 'INFO')
SELECT uuid, first(level), first(ts), first(message)
FROM prod.my_app.logs
WHERE level = 'INFO'
GROUP BY uuid

注意：静态模式无法像动态模式那样替换小时分区，因为 PARTITION 子句只能引用表列，而不能引用隐藏分区。

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DELETE

DELETE FROM 查询允许根据条件过滤来删除表中的行。

1. 删除指定时间范围内的记录：

   DELETE FROM prod.db.table
   WHERE ts >= '2020-05-01 00:00:00' AND ts < '2020-06-01 00:00:00'
   

2. 删除all_events表中 session_time 小于good_events表中的最小 session_time 的记录：

   DELETE FROM prod.db.all_events
   WHERE session_time < (SELECT MIN(session_time) FROM prod.db.good_events)
   

3. 删除orders表中存在于returned_orders表的订单：

   DELETE FROM prod.db.orders AS t1
   WHERE EXISTS (SELECT oid FROM prod.db.returned_orders WHERE t1.oid = oid)
   

注意：

• 如果删除条件匹配整个分区，Iceberg 将执行元数据仅删除（metadata-only delete）。
• 如果删除条件匹配单个行，Iceberg 将仅重写受影响的数据文件。

UPDATE

1. 更新指定时间范围内的记录的字段值：

   UPDATE prod.db.table
   SET c1 = 'update_c1', c2 = 'update_c2'
   WHERE ts >= '2020-05-01 00:00:00' AND ts < '2020-06-01 00:00:00'
   

2. 更新all_events表中 session_time 小于good_events表中的最小 session_time 的记录：

   UPDATE prod.db.all_events
   SET session_time = 0, ignored = true
   WHERE session_time < (SELECT MIN(session_time) FROM prod.db.good_events)
   

3. 更新orders表中存在于returned_orders表的订单状态：

   UPDATE prod.db.orders AS t1
   SET order_status = 'returned'
   WHERE EXISTS (SELECT oid FROM prod.db.returned_orders WHERE t1.oid = oid)
   

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Iceberg__933">Iceberg 分支写入指南

• 分支存在性：在执行任何写入操作之前，分支必须已经存在。可以使用 Spark DDL 命令创建分支。
• 模式验证：在向分支写入数据时，将验证表的当前模式。

通过 SQL 写入

1. 插入到审计分支：

   INSERT INTO prod.db.table.branch_audit VALUES (1, 'a'), (2, 'b');
   

2. 合并到审计分支：

   MERGE INTO prod.db.table.branch_audit t 
   USING (SELECT ...) s        
   ON t.id = s.id          
   WHEN ...
   

3. 更新审计分支：

   UPDATE prod.db.table.branch_audit AS t1
   SET val = 'c';
   

4. 从审计分支删除：

   DELETE FROM prod.db.table.branch_audit WHERE id = 2;
   

5. WAP 分支写入：

   SET spark.wap.branch = audit-branch;
   INSERT INTO prod.db.table VALUES (3, 'c');
   

通过 DataFrame 写入

1. 插入到审计分支：

   val data: DataFrame = ...
   data.writeTo("prod.db.table.branch_audit").append()
   

2. 覆盖审计分支：

   val data: DataFrame = ...
   data.writeTo("prod.db.table.branch_audit").overwritePartitions()
   

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后续继续更新~

列位可以移步博主Apache Iceberg专栏，或许对您理解Iceberg有所帮助😊