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。Apache Polaris 通过对接遵循 Apache Iceberg REST Catalog 规范 的外部目录来解决这一问题。借助这一创新能力，Polaris 可作为所有 Iceberg 表的统一入口，无论其底层目录为何，从而简化多目录用例并提升运维灵活性。
使用 Polaris，用户可以像操作 Polaris 自身资源一样查询与管理来自外部目录的 Iceberg 表。只需将 Polaris 目录与常用引擎连接，终端用户即可在无需分别管理多套凭证或界面的情况下，统一访问跨多个目录的数据集（见图 4-1）。这使得在保持一致、友好的使用体验同时，更轻松地汲取不同目录的特长。
图 4-1 访问 Polaris 即可访问湖仓中的所有目录
各行业的组织之所以常常需要管理多个 Iceberg 目录，既可能源于区域合规，也可能出于工具偏好，或只是自然演进的结果。Polaris 通过统一界面实现跨目录访问，简化了这一复杂性。以下是外部目录集成在 Polaris 中对数据工程师与架构师尤其有价值的常见场景：
- 渐进式迁移（Gradual migration）
若你正从其他目录迁移到 Polaris，可在迁移期间持续访问全部 Iceberg 表，将对用户与流程的影响降到最低，并逐步将管理集中到 Polaris。 - 伙伴数据集成（Partner data integration）
对接外部伙伴的目录，可将伙伴数据与内部数据无缝并列使用。配合良好的角色/权限模型，既促进协作又强化数据驱动决策。 - 工作负载优化（Workload optimization）
某些目录针对特定工作负载具备特长。例如 Nessie 的版本化非常适合在摄取阶段隔离数据变更。借助 Polaris，你可在不牺牲统一体验的前提下使用这些特性。 - 合规要求（Regulatory compliance）
当法规要求在不同区域独立部署目录时，Polaris 的外部目录连接确保用户在保持安全边界与无需切换多套凭证/界面的前提下访问所有数据。
本章将介绍若干实现了 Apache Iceberg REST Catalog 规范 的关键外部目录，突出其独特能力，并说明如何将其纳入以 Polaris 为统一层的多目录战略。通过利用 Polaris 的外部目录连接，组织可在灵活性、可扩展性与集中治理之间取得平衡，更轻松地管理多样化、分布式的数据生态。
Nessie
Nessie 常被称为“数据界的 Git”，它把版本控制的理念带入数据领域。通过在目录层实现分支、标签与提交（branches/tags/commits） ，Nessie 让组织能够隔离变更、追踪历史并以更细的粒度管理数据生命周期——这在以往主要出现在源码仓库中。
Nessie 的独特之处（What Makes Nessie Unique?）
Nessie 以“数据即代码（data-as-code） ”的方法改造数据湖管理，解决传统数据湖操作中的诸多难题：
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分支与合并（Branching and merging）
可针对特定工作负载创建分支（如预生产、开发或分析实验），在准备就绪前将变更与主分支隔离。
例如：- 数据工程师在预生产分支完成清洗与转换，不影响生产数据；
- 分析作业在临时分支进行聚合，仅将最终结果合并回主分支。
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提交历史与标签（Commit history and tags）
通过提交记录每次变更，并可打标签便于引用，形成完整的审计追踪，有助于可复现性与合规。 -
跨表事务（Multi-table transactions）
支持对多张表的相关变更进行原子提交，对复杂数据流程尤为关键。
为什么将 Nessie 与 Polaris 搭配？（Why Use Nessie with Polaris?）
将 Nessie 集成进 Apache Polaris，可以在统一湖仓的同时利用 Nessie 的版本化优势：
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无缝迁移（Seamless migration）
若从 Nessie 迁移至 Polaris，借助外部目录集成功能，可在过渡期继续通过 Polaris 访问 Nessie 托管的表，降低冲击，并以 Polaris 作为集中入口。 -
数据变更隔离（Data change isolation）
在数据摄取等需要隔离变更的场景，Nessie 的分支与版本化尤为适用；同时用 Polaris 为终端用户提供访问：- 数据摄取：在分支上安全测试与验证流程，再合并至生产。
- 分析工作负载：在分支上做实验，不影响在线数据集。
示例：Nessie × Polaris 协同
设想某组织每日将销售数据摄入数据湖。借助 Nessie，数据工程师为摄取作业创建专用分支，在不影响生产数据的情况下完成处理与校验；待作业完成，再将该分支合并至主分支，确保生产数据集的更新一致且准确。与此同时，Polaris 的外部目录集成让分析师可用其偏好的工具查询销售数据，无需了解分支/合并的细节。这种统一方式既提升生产力、降低错误，也在所有表与视图上保持一致性。
综上，Nessie 的分支、版本化与跨表事务等特性，使其成为数据湖管理中的独特工具。配合 Polaris，你可以将利用 Nessie 能力的数据与其他所有数据一起统一呈现给数据消费者。
Gravitino
Apache Gravitino 是一套联邦式元数据管理系统，用于在地理分布、多区域环境中管理元数据。通过在多样化来源与区域之间提供单一事实来源（SSOT） ，Gravitino 为数据与 AI 资产提供统一的元数据访问。
Gravitino 的独特之处（What Makes Gravitino Unique?）
Gravitino 面向多系统、多区域与多数据类型的元数据管理，具备以下特性：
- 地理分布式元数据管理（Geo-distributed metadata management）
架构支持跨多个区域或云的部署，实现无缝的元数据同步与访问。用户可获得跨异构环境的全局元数据视图，适用于在多地域运营且受不同合规/运营要求约束的组织。 - 统一的元数据模型（Unified metadata models）
将来自多种来源的元数据——如关系型数据库（Hive、MySQL、PostgreSQL）与文件系统（HDFS、S3）——抽象为统一模型。由此，用户与工具可一致性地与元数据交互，而不受来源差异影响。 - 直接元数据管理（Direct metadata management）
不同于周期性同步的传统方案，Gravitino 直接与底层系统交互：在 Gravitino 中的变更会即时反映至源系统，反之亦然，无需人工干预即可保持最新元数据。 - 集中式安全（Centralized security）
将访问控制、发现、审计等治理能力集中化，简化合规并确保跨区域与跨来源的一致治理。
为什么将 Gravitino 与 Polaris 搭配？（Why Use Gravitino with Polaris?）
将 Gravitino 集成到 Apache Polaris 中，可形成在分布式环境中管理元数据的强力组合。Gravitino 的地理分布式架构确保元数据在各区域同步可达，这对处理监管边界或运营隔离的全球化组织至关重要。将 Gravitino 作为 Polaris 的外部目录接入后，数据团队可通过统一界面发现与管理任意来源的元数据，降低摩擦、提升整个生态的可见性。
示例：分布式元数据治理（Distributed Metadata Governance）
设想一家在北美、欧洲、亚洲运营的企业。各区域因治理要求不同而需独立部署元数据系统。将 Gravitino 分别部署在各区，并接入 Polaris 后，组织可实现：
- 本地化元数据管控以满足监管；
- 全球统一视图以简化发现与审计；
- 通过 Polaris 提供给终端用户的集中入口，无需管理多套凭证或界面。
Apache Gravitino 为地理分布式元数据管理提供方案，在跨区域、跨来源、跨类型维度实现统一访问与治理。与 Polaris 集成后，其能力进一步放大，帮助组织构建集中、灵活且安全的元数据生态。
Lakekeeper
Lakekeeper 以 Rust 编写，用于管理 Iceberg 元数据，提供细粒度访问控制、表的软删除以及对认证协议的内建支持。其聚焦安全且高效的元数据管理，适合运行在分布式与多租户环境的组织。
Lakekeeper 的独特之处（What Makes Lakekeeper Unique?）
Lakekeeper 的架构与特性直面大规模湖仓元数据管理的诸多挑战，关键能力包括：
- Rust 驱动的设计（Rust-based design）
以一个轻量单一二进制交付，无需外部运行时，避免解释开销并提升性能。 - 多租户与基于角色的访问控制（Multi-tenancy & RBAC）
单个 Lakekeeper 实例可服务多个项目（project） ，每个项目有独立配置与访问控制；项目下可包含多个仓库、命名空间与角色，高效支持复杂的多租户结构。（而 Polaris 可通过多内部目录原生实现相似能力。） - 软删除（Soft deletion）
支持对表与视图执行软删除，允许在可配置的时间窗口内撤销误删，增强生产环境的操作安全性。
为什么将 Lakekeeper 与 Polaris 搭配？（Why Use Lakekeeper with Polaris?）
尽管 Lakekeeper 可独立运行，与 Apache Polaris 集成可通过集中访问与治理进一步释放潜能：
- 实时元数据可见性（Real-time metadata visibility）
Lakekeeper 的内建变更事件与审批工作流，使组织能够实时监控与管理元数据更新；这与 Polaris 的中心目录定位互补，可将实时更新传播到更广的生态。目前社区已有提案希望将此能力在 Apache Iceberg 更广泛落地。 - 灾难恢复与表管理（Disaster recovery & table management）
软删除为元数据操作提供安全兜底，在发生误改时确保可恢复性。
示例：多租户元数据治理（Multi-Tenant Metadata Governance）
设想一个组织内有多支数据团队，各自隔离的项目需要独立的元数据与存储：
- 通过 Lakekeeper：为每个团队创建独立项目，在其中配置专属仓库与命名空间，并用细粒度 RBAC管理权限。
- 接入 Polaris 后：获得跨项目的统一元数据视图与集中化的查询/治理入口，在工具与团队之间保持一致性；同时利用 Lakekeeper 的变更事件系统监控更新并执行数据契约。
与 Polaris 集成后，Lakekeeper 的能力被放大：在多租户与分布式部署中，组织可获得集中治理、实时元数据更新与更强的安全性。
AWS Glue
AWS Glue Catalog 是 AWS 生态中的中心元数据仓库，近期已新增对 Apache Iceberg REST Catalog 接口的支持。借此，Glue Catalog 可以作为兼容 Iceberg 的目录运行，你可从 Apache Polaris 直接连接并管理 Iceberg 表。对深度采用 AWS 的团队而言，此集成在 AWS 原生工具 与 跨环境统一的 Iceberg 目录 之间架起了桥梁。
为什么使用 AWS Glue Catalog？
长期以来，AWS Glue Catalog 一直是 AWS 生态数据管理的基石，能与 Amazon S3、Athena、Redshift Spectrum、AWS Glue ETL 等服务无缝集成。随着对 Iceberg REST Catalog 的支持，Glue 现可为 Iceberg 表提供事务性元数据，从而实现 ACID 合规、Schema 演进与时光回溯。
使用 Glue Catalog 的关键优势包括：
- 与 AWS 深度集成（Deep AWS integration）
Glue 与 AWS 各项服务紧密耦合，便于在现有工作负载旁统一管理与分析元数据。如 Athena、Redshift Spectrum 可原生查询由 Glue Catalog 管理的 Iceberg 表。 - 托管基础设施（Managed infrastructure）
作为全托管服务，Glue 降低维护元数据系统的运维负担；其可自动完成模式推断、元数据更新与数据爬取，简化 Iceberg 表的管理。 - 安全与合规（Security and compliance）
Glue 借助 AWS IAM 提供细粒度访问控制；AWS 原生的加密与合规能力有助保护敏感元数据。 - 无服务器弹性（Serverless flexibility）
采用Serverless 模式，可随需扩展元数据管理而无需担心基础设施上限。
为什么将 Glue 与 Polaris 搭配？
尽管 AWS Glue Catalog 在 AWS 场景中表现优异，将其与 Polaris 集成可进一步放大价值：在 AWS 与非 AWS 环境 之间统一元数据访问，实现一致的治理与可发现性。理由包括：
- 跨环境的集中元数据（Centralized metadata across environments）
AWS 团队可继续用 Glue 管理 Iceberg 元数据，同时借助 Polaris 作为统一界面在其他工具与平台上管理与访问这些表。 - 跨团队协作（Cross-team collaboration）
不在 AWS 生态内的团队可通过 Polaris 访问由 Glue 管理的 Iceberg 表，无需额外配置或掌握 AWS 细节；从而促进跨团队协同。 - 混合与多云策略（Hybrid and multi-cloud strategies）
在混合/多云架构中，借助 Polaris 将 Glue 的元数据与其他目录统一呈现，避免重复元数据或形成新的孤岛。 - 利用 AWS 工具而不被锁定（Leverage AWS tools without lock-in）
团队可继续在 AWS 内用 Glue 配合 Athena、Redshift Spectrum 等原生工具，同时通过 Polaris 在更广的数据生态中保持可访问与可治理。
示例：混合团队协作
设想一家企业中，一支团队主要在 AWS 上工作，使用 S3 存储、Glue 管理元数据；另一支团队在非 AWS 环境。将 Glue 与 Polaris 集成后：
- AWS 团队可继续借助 Glue 与 AWS 服务深度集成完成流程；
- 非 AWS 团队可通过 Polaris 在各自偏好的工具与环境中查询与管理同一批 Iceberg 表；
- 由 Polaris 定义的治理策略在两方团队间统一生效，确保一致的安全与访问控制。
为 AWS Glue Catalog 增加 Apache Iceberg REST Catalog 支持，是 Iceberg 在 AWS 生态落地的重要里程碑。通过将 Glue 连接至 Polaris，组织可统一元数据管理，在 AWS 与非 AWS 环境间实现无缝协作。这种集成确保团队既能享受 Glue 的 AWS 深度集成，又能在整个数据版图中维持集中治理、可发现性与灵活性。无论你是完全运行在 AWS 之上，还是采用混合策略，Glue + Polaris 都能为现代数据湖仓中的 Iceberg 元数据管理提供强有力的解决方案。
结论
随着采用 Iceberg REST Catalog 接口的可互操作目录不断增多（如 Nessie、Gravitino、Lakekeeper、AWS Glue），现代数据湖仓对灵活与统一元数据管理的需求日益凸显。将这些目录与 Apache Polaris 集成，可把分散的元数据生态收拢到一个集中界面之下，同时保留各目录的独特优势：例如 Nessie 的版本控制、Gravitino 的地理分布式架构、Lakekeeper 的安全导向设计，以及 Glue 的 AWS 深度整合。Polaris 提供了将这些能力无缝统合的工具箱。
这种跨目录管理与访问能力，不仅提升了治理，也直接改变了数据工程师、架构师与分析师的日常工作方式：团队无需再为多环境凭证而奔忙、编写脆弱的集成胶水代码或等待元数据同步作业完成，而是以 Polaris 作为所有 Iceberg 表的单一发现与访问入口。例如：在 AWS 中构建摄取管道的工程师仍用 Glue 管理元数据；同时，Polaris 将同一批表暴露给其他环境的下游用户，既不重复逻辑也不牺牲访问控制。由此促进跨团队协作、减少冗余工程工作，并让调试与审计更可控。在平台愈发混合与分布式的今天，Polaris 不只是统一元数据——它疏通流程、加速交付，并让实践者对所依托的一致、受治理的基础更有信心。
下一章我们将深入 Polaris 的 Catalog Management REST API，它是配置与管理 catalog、roles、principals、namespaces 的基石。理解这些 API 将帮助你设计并实施可随组织扩展的元数据策略；让我们继续探讨如何借助这些 API 高效搭建与运营你的湖仓环境。
