数据湖技术之iceberg（五）Hive与Iceberg整合
1. 版本支持约束条件
Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：
Iceberg 与 Hive 2.x 和 Hive 3.1.2/3 的兼容性支持以下功能：（仅支持在MR引擎下操作）
创建表
删除表
读表
插入表 (INSERT INTO)
对于 Hive 版本 4.0.0-alpha-1 及更高版本，使用 HiveCatalog 时的 Iceberg 集成支持以下附加功能：（仅支持在TEZ引擎下操作）
创建 Iceberg 身份分区表
创建具有任何分区规范的 Iceberg 表，包括 Iceberg 支持的各种转换
从现有表（CTAS 表）创建表
在保持 Iceberg 和 Hive 模式同步的同时更改表
改变分区模式（更新列）
通过指定分区转换来更改分区模式
截断表
将 Avro、Parquet 或 ORC（非 ACID）格式的表迁移到 Iceberg
读取表的架构
查询 Iceberg 元数据表
时间旅行应用
插入表 (INSERT INTO)
插入数据覆盖现有数据（INSERT OVERWRITE）
2. 集成整合操作
这里基于Hive3.1.2版本进行Hive操作Iceberg表讲解。
1) 开启Hive支持Iceberg
下载iceberg-hive-runtime.jar
想要使用Hive支持查询Iceberg表，首先需要下载“iceberg-hive-runtime.jar”，Hive通过该Jar可以加载Hive或者更新Iceberg表元数据信息。下载地址：https://iceberg.apache.org/releases/
将以上jar包下载后，上传到Hive服务端和客户端对应的lib目录下。另外在向Hive中Iceberg格式表插入数据时需要到“libfb303-0.9.3.jar”包，将此包也上传到Hive服务端和客户端对应的lib目录下。
配置hive-site.xml
在Hive客户端$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml中添加如下配置：
<property>
<name>iceberg.engine.hive.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
2)Hive中操作Iceberg格式表
从Hive引擎的角度来看，在运行环境中有Catalog概念（catalog主要描述了数据集的位置信息，就是元数据），Hive与Iceberg整合时，Iceberg支持多种不同的Catalog类型，例如:Hive、Hadoop、第三方厂商的AWS Glue和自定义Catalog。在实际应用场景中，Hive可能使用上述任意Catalog，甚至跨不同Catalog类型join数据，为此Hive提供了org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler（位于包iceberg-hive-runtime.jar）来支持读写Iceberg表，并通过在Hive中设置“iceberg.catalog.<catalog_name>.type”属性来决定加载Iceberg表的方式，该属性可以配置：hive、hadoop，其中“<catalog_name>”是自己随便定义的名称，主要是在hive中创建Iceberg格式表时配置iceberg.catalog属性使用。
在Hive中创建Iceberg格式表时，根据创建Iceberg格式表时是否指定iceberg.catalog属性值，有以下三种方式决定Iceberg格式表如何加载（数据存储在什么位置）。
如果没有设置iceberg.catalog属性，默认使用HiveCatalog来加载
这种方式就是说如果在Hive中创建Iceberg格式表时，不指定iceberg.catalog属性，那么数据存储在对应的hive warehouse路径下。
在Hive客户端节点进入Hive，操作如下：
#在Hive中创建iceberg格式表
create table test_iceberg_tbl1(
id int ,
name string,
age int)
partitioned by (dt string)
stored by 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';
#在Hive中加载如下两个包，在向Hive中插入数据时执行MR程序时需要使用到
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/iceberg-hive-runtime-0.12.1.jar;
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/libfb303-0.9.3.jar;
#向表中插入数据
hive> insert into test_iceberg_tbl1 values (1,"zs",18,"20211212");
#查询表中的数据
hive> select * from test_iceberg_tbl1;
OK
1 zs 18 20211212
在Hive默认的warehouse目录下可以看到创建的表目录：
如果设置了iceberg.catalog对应的catalog名字，就用对应类型的catalog加载
这种情况就是说在Hive中创建Iceberg格式表时，如果指定了iceberg.catalog属性值，那么数据存储在指定的catalog名称对应配置的目录下。
在Hive客户端节点进入Hive，操作如下：
#注册一个HiveCatalog叫another_hive
hive> set iceberg.catalog.another_hive.type=hive;
#在Hive中创建iceberg格式表
create table test_iceberg_tbl2(
id int,
name string,
age int
)
partitioned by (dt string)
stored by 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
tblproperties ('iceberg.catalog'='another_hive');
#在Hive中加载如下两个包，在向Hive中插入数据时执行MR程序时需要使用到
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/iceberg-hive-runtime-0.12.1.jar;
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/libfb303-0.9.3.jar;
#插入数据，并查询
hive> insert into test_iceberg_tbl2 values (2,"ls",20,"20211212");
hive> select * from test_iceberg_tbl2;
OK
2 ls 20 20211212
以上方式指定“iceberg.catalog.another_hive.type=hive”后，实际上就是使用的hive的catalog，这种方式与第一种方式不设置效果一样，创建后的表存储在hive默认的warehouse目录下。也可以在建表时指定location 写上路径，将数据存储在自定义对应路径上。
除了可以将catalog类型指定成hive之外，还可以指定成hadoop，在Hive中创建对应的iceberg格式表时需要指定location来指定iceberg数据存储的具体位置，这个位置是具有一定格式规范的自定义路径。在Hive客户端node3节点进入Hive，操作如下：
#注册一个HadoopCatalog叫hadoop
hive> set iceberg.catalog.hadoop.type=hadoop;
#使用HadoopCatalog时，必须设置“iceberg.catalog.<catalog_name>.warehouse”指定warehouse路径
hive> set iceberg.catalog.hadoop.warehouse=hdfs://mycluster/iceberg_data;
#在Hive中创建iceberg格式表,这里创建成外表
create external table test_iceberg_tbl3(
id int,
name string,
age int
)
partitioned by (dt string)
stored by 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
location 'hdfs://mycluster/iceberg_data/default/test_iceberg_tbl3'
tblproperties ('iceberg.catalog'='hadoop');
注意：以上location指定的路径必须是“iceberg.catalog.hadoop.warehouse”指定路径的子路径,格式必须是${iceberg.catalog.hadoop.warehouse}/${当前建表使用的hive库}/${创建的当前iceberg表名}
#在Hive中加载如下两个包，在向Hive中插入数据时执行MR程序时需要使用到
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/iceberg-hive-runtime-0.12.1.jar;
hive> add jar /software/hive-3.1.2/lib/libfb303-0.9.3.jar;
#插入数据，并查询
hive> insert into test_iceberg_tbl3 values (3,"ww",20,"20211213");
hive> select * from test_iceberg_tbl3;
OK
3 ww 20 20211213
在指定的“iceberg.catalog.hadoop.warehouse”路径下可以看到创建的表目录：
如果iceberg.catalog属性设置为“location_based_table”,可以从指定的根路径下加载Iceberg表（针对已存在的iceberg表）
这种情况就是说如果HDFS中已经存在iceberg格式表，我们可以通过在Hive中创建Icerberg格式表指定对应的location路径映射数据。，在Hive客户端中操作如下：
CREATE TABLE test_iceberg_tbl4 (
id int,
name string,
age int,
dt string
)STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
LOCATION 'hdfs://mycluster/spark/person'
TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='location_based_table');
注意：指定的location路径下必须是iceberg格式表数据，并且需要有元数据目录才可以。不能将其他数据映射到Hive iceberg格式表。
注意：由于Hive建表语句分区语法“Partitioned by”的限制,如果使用Hive创建Iceberg格式表，目前只能按照Hive语法来写，底层转换成Iceberg标识分区，这种情况下不能使用Iceberge的分区转换，例如：days(timestamp)，如果想要使用Iceberg格式表的分区转换标识分区，需要使用Spark或者Flink引擎创建表。
