创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

作者：闻乃松

创建表是引擎的必备基本能力，引擎有很多，Hive、Spark、Flink、Trino等等，我们姑且只关注这些，创建的表按照是否跟引擎绑定，分为两大类：managed table和external table。以这里举例的引擎为例，它们都可以将表元数据维护在Hive Metastore中，对引擎来讲，这些表以external table的形式存在。

在本文中，我们将话题限制在Hive、Spark、Flink、Trino如何创建Iceberg表，并且保证各引擎都可以无障碍互相访问。这样，我们的话题分为3个部分：

不同引擎创建的Iceberg表为什么不兼容？
如何屏蔽不同引擎创建Iceberg表的差异？
创建独立引擎的Iceberg表的步骤

不同引擎创建的Iceberg表为什么不兼容

Hive、Spark、Flink、Trino创建的Iceberg表元数据都存储在HMS中，也就是复用了HMS的存储模型，主要涉及的表的相互关系如下：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

以Hive创建的Iceberg表为例，来看看其存储内容：

CREATE TABLE default.sample_hive_table_1( id bigint, name string ) PARTITIONED BY( dept string ) STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'；

首先在TBLS中存储了一条记录：记录了当前表的ID，名称，类型，数据库ID，序列化ID，拥有者等信息。在TABLE_PARAMS中存储了相关参数：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

storage_handler记录了当前表需要用Iceberg handler来处理。Iceberg表的元数据信息，通过metadata_location和previous_metadata_location指定，前者代表最新变更记录，后者代表上一次的变更记录。

在字段表COLUMNS_V2中记录了字段信息：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

由图可知，其并没有存储分区字段，分区信息存储在元数据文件中。这个表只保存表最新版本的字段信息。

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

SERDES和SERDES_PARAMS存储序列化相关的信息，重要的字段只有一个：SERDES.SLIB=org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe

如果你用其他引擎来创建Iceberg表，会发现元数据存储上的几个差别：

首先是序列化信息变成了：

SERDES.SLIB=org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

其次是SDS的存储格式变成了其他HDFS文件格式（以下为示例格式）：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

最后是没有Iceberg的storage_handler属性，由于这些格式跟Hive创建的Iceberg表的差异，导致Hive引擎无法识别其他引擎创建的表，而其他几种引擎之间是互通的，且能访问Hive 创建的Iceberg表，互通关系表现为：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

其中红色箭头表示单项互通。

如何屏蔽不同引擎创建Iceberg表的差异

最简单的办法是直接修改元数据：

NSERT INTO TABLE_PARAMS (TBL_ID, PARAM_KEY, PARAM_VALUE) 
    VALUES(898, 'storage_handler', 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'); 

update SDS set INPUT_FORMAT =NULL ,OUTPUT_FORMAT =NULL where SD_ID =898;

update SERDES set slib='org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe' 
    where serde_ID =898

为了做到Iceberg表元数据的真正中立，也可以将SDS的INPUT_FORMAT 和 OUTPUT_FORMAT 字段都置NULL。

这是通过事后修补的办法来做到的，能否在创建表之前就修改呢？并且不修改各引擎的实现代码。实际上，引擎创建Iceberg表，是通过iceberg API来实现的，交互逻辑大概是这个样子：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

那是不是有办法直接通过Iceberg API创建HMS表呢？of course！

更进一步，我们将上述逻辑模型，抽象成如下结构，引擎变成了通用了Restful API，理想情况下，使用方只需要传入创建表的相关参数等信息即可：

创建Iceberg表的步骤——《DEEPNOVA开发者社区》

这样一来，不论是Hive表还是Iceberg表，都可以通过这个模型完成表的创建。接下来，我们看如何抽象这样的表模型。

创建独立引擎的Iceberg表的步骤

通过上面元数据的分析，可以将创建Iceberg表的元数据信息分为下面几类：

表名称和类型信息，用一个复合字段来表示：

"name": { 
    "catalogName": "mycatalog",
    "databaseName": "test_iceberg_db", 
    "tableName": "test_iceberg_table", 
    "type": "TABLE"
}

域字段列表信息，用一个复合数组表示：

"fields": [ 
    { 
    "comment": "primary key", 
    "defaultValue": 0,
    "isIndexKey": true, 
    "isNullable": false, 
    "isSortKey": true, 
    "name": "id", 
    "type": "int" 
    }, 
    { 
    "comment": "data value",
    "defaultValue": "", 
    "isIndexKey": false, 
    "isNullable": false, 
    "isSortKey": false, 
    "name": "data", 
    "source_type": "string", 
    "type": "string" 
    }
]

元数据信息，用一个复合结构表示：

"metadata": { 
    "table_type": "ICEBERG",
    "location": "s3a://faas-ethan/warehouse/test_iceberg_db/test_iceberg_table" 
}

序列化信息，用一个复合结构表示：

"serde": { 
    "inputFormat": "org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergInputFormat", 
    "outputFormat": "org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergOutputFormat", 
    "parameters": 
    {
    "k1":"v1" 
    }, 
    "serializationLib": "string", 
    "uri": "your_hive_table_locaton"
}

有了表的模型之后，就可以按照下面创建Hive表的创建模板来走了：

//创建Fields 
List<FieldSchema> fields = new ArrayList<FieldSchema>();
fields.add(new FieldSchema("colname", serdeConstants.STRING_TYPE_NAME, "comment"));
//创建StorageDescriptor 
StorageDescriptor sd = new StorageDescriptor(); 
sd.setCols(fields); sd.setSerdeInfo(new SerDeInfo()); 
//创建Table对象 
Table tbl = new Table(); 
tbl.setDbName(DB_NAME); 
tbl.setTableName(TBL_NAME);
tbl.setSd(sd); 
//请求HMS持久化
Table table=hiveMetaStoreClient.createTable(tbl);

上面示例代码将创建Hive的模板流程划分为4个步骤：