大数据发展至今，按照 Google 2003年发布的《The Google File System》第一篇论文算起，已走过17个年头。可惜的是 Google 当时并没有开源其技术，“仅仅”是发表了三篇技术论文。所以回头看，只能算是揭开了大数据时代的帷幕。随着 Hadoop 的诞生，大数据进入了高速发展的时代，大数据的红利及商业价值也不断被释放。现今大数据存储和处理需求越来越多样化，在后 Hadoop 时代，如何构建一个统一的数据湖存储，并在其上进行多种形式的数据分析，成了企业构建大数据生态的一个重要方向。怎样快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline，成了亟待解决的问题。并且伴随云原生时代到来，云原生天生具有的自动化部署和交付能力也正催化这一过程。本文就主要介绍如何利用 Iceberg 与 Kubernetes 打造新一代云原生数据湖。
Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.
Apache Iceberg 是由 Netflix 开发开源的，其于2018年11月16日进入 Apache 孵化器，是 Netflix 公司数据仓库基础。Iceberg 本质上是一种专为海量分析设计的表格式标准，可为主流计算引擎如 Presto、Spark 等提供高性能的读写和元数据管理能力。Iceberg 不关注底层存储（如 HDFS）与表结构（业务定义），它为两者之间提供了一个抽象层，将数据与元数据组织了起来。
Iceberg 主要特性包括：
依赖以上特性，Iceberg 可帮助用户低成本的实现 T+0 级数据湖。
传统方式下，用户在部署和运维大数据平台时通常采用手动或半自动化方式，这往往消耗大量人力，稳定性也无法保证。Kubernetes 的出现，革新了这一过程。Kubernetes 提供了应用部署和运维标准化能力，用户业务在实施 Kubernetes 化改造后，可运行在其他所有标准 Kubernetes 集群中。在大数据领域，这种能力可帮助用户快速部署和交付大数据平台（大数据组件部署尤为复杂）。尤其在大数据计算存储分离的架构中，Kubernetes 集群提供的 Serverless 能力，可帮助用户即拿即用的运行计算任务。并且再配合离在线混部方案，除了可做到资源统一管控降低复杂度和风险外，集群利用率也会进一步提升，大幅降低成本。
我们可基于 Kubernetes 构建 Hadoop 大数据平台：
在近几年大热的数据湖领域，通过传统 Hadoop 生态构建实时数据湖，受制于组件定位与设计，较为复杂与困难。Iceberg 的出现使得依赖开源技术快速构建实时数据湖成为可能，这也是大数据未来发展方向 - 实时分析、仓湖一体与云原生。引入 Iceberg 后，整体架构变为：
Kubernetes 负责应用自动化部署与资源管理调度，为上层屏蔽了底层环境复杂性。Iceberg + Hive MetaStore + HDFS 实现了基于 Hadoop 生态的实时数据湖，为大数据应用提供数据访问及存储。Spark、Flink 等计算引擎以 native 的方式运行在 Kubernetes 集群中，资源即拿即用。与在线业务混部后，更能大幅提升集群资源利用率。
首先通过官方二进制或自动化部署工具部署 Kubernetes 集群，如 kubeadm，推荐使用腾讯云创建 TKE 集群。
推荐配置为：3 台 S2.2XLARGE16（8核16G）实例
可通过开源 Helm 插件或自定义镜像
