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引言
Apache Iceberg作为一款新兴的数据湖解决方案在实现上高度抽象，在存储上能够对接当前主流的HDFS，S3文件系统并且支持多种文件存储格式，例如Parquet、ORC、AVRO。相较于Hudi、Delta与Spark的强耦合，Iceberg可以与多种计算引擎对接，目前社区已经支持Spark读写Iceberg、Impala/Hive查询Iceberg。本文基于Apache Iceberg 0.10.0，介绍Iceberg文件的组织方式以及不同文件的存储格式。
Iceberg官网定义
Iceberg是一个通用的表格式（数据组织格式），它可以适配Presto，Spark等引擎提供高性能的读写和元数据管理功能。
从Iceberg的定义中不难看出，这类技术它的定位是在计算引擎之下，又在存储之上。同时，它也是一种数据存储格式，Iceberg则称其为"table format"。因此，这类技术可以看作介于计算引擎和数据存储格式中间的数据组织格式，通过特定的方式将数据和元数据组织起来，所以称之为数据组织格式更为合理，而Iceberg将其定义为表格式也直观地反映出了它的定位和功能。
Iceberg数据结构
与其他数据湖产品对比
参考文章
大数据时代，数据湖技术Apache Iceberg的前世今生
数据湖09：开源框架DeltaLake、Hudi、Iceberg深度对比_YoungerChina的博客-CSDN博客_开源数据湖