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

流数据指的是数据的连续生成和处理，通常来自各种来源。这些来源可以包括日志文件、传感器数据、社交媒体动态和金融交易等。数据以小尺寸（或数据包）的形式发送，以便实时获取见解和反应。流数据的本质是它处于不断

Apache Iceberg 1.9.0 新特性缩小与 Delta Lake 差距，支持行级操作、`variant`数据类型和地理空间数据。新增 `iceberg-delta-lake` 模块简化迁移

文章主要介绍Iceberg在百度MEG图灵湖仓生态中的能力建设及业务场景的落地实践。百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。

原文链接：https://www.inlighting.org/archives/understanding-apache-iceberg-delete-file Iceberg 默认使用 Copy

在大数据领域，数据的高效管理和更新是一个永恒的话题。Apache Iceberg 作为一款流行的表格格式，为数据湖提供了高效的存储和管理解决方案。在 Iceberg 中，Equality Delete

一、什么是湖仓一体（Lakehouse）？ 湖仓一体是一种融合了数据湖的灵活存储能力与数据仓库的高效分析功能的现代数据架构。它通过整合两者的优势，解决了传统架构的局限性，为企业数据处理提供了更全面的解