在前面的章节中，我们深入探讨了 Apache Polaris、其关键特性以及 API。现在，是时候走出理论，动手在本地部署并使用 Apache Polaris 了。通过实操，你将理解各组件如何协同工作

当今组织正在生成海量信息，因此高效地存储、管理与分析这些数据变得至关重要。数据的庞大规模与多样性带来了独特挑战——从确保可访问性到在大规模下维持性能。现代数据架构正是为此而生。要全面理解开源数据湖仓目

正如上一章所示，Apache Iceberg 为数据湖仓带来了强大的表管理能力，通过 ACID 事务、Schema 演进与时光回溯等特性，实现可靠且可扩展的数据操作。但要充分释放 Iceberg 表的

本章将探讨 Apache Polaris 的安全模型，重点说明它如何实现细粒度访问控制、确保合规，并促进跨团队的无缝协作。通过将 主体（principals） 、主体角色（principal role

在某些情况下，组织会同时管理多个 Iceberg 目录（catalog） ，以满足特定的工作负载、团队分工、合规要求或运行需求。尽管多目录策略有助于优化数据战略，但也带来了统一访问与无缝集成方面的挑战

在本章中，我们将深入介绍 Apache Polaris 提供的 REST API，用于管理 catalogs、roles、namespaces、tables 与 views。Polaris REST

数据架构的发展史，始终是在性能、成本与灵活性之间寻找平衡，同时确保数据可访问且受治理。多年来，企业在不同路径之间轮转——数据仓库（面向分析优化的数据库）、数据湖（在分布式存储上的文件进行分析）以及混合

我们已经探讨了 Apache Iceberg 湖仓背后的理论——其架构、组件与优势。现在，是时候通过一个动手实操（hands-on）把它“落地”：在你的笔记本电脑上搭建一个可完整运行的 Iceberg

随着组织越来越多地采用现代数据湖仓（lakehouse）架构，如 Apache Iceberg lakehouses，他们享受着其灵活性、可扩展性和性能改进带来的诸多好处。然而，这些优势也带来了有关数