【前言】
了解一个组件的最好方式是先使用该组件，今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。
为什么是选择api进行介绍，而不是更通用的flink、spark、hive等。一方面是觉得flink、spark使用iceberg的介绍网上已经有很多，官网的介绍也比较清晰，而java api的介绍则相对少些；另一方面，不管是flink，spark最终都还是调用这些基本的api完成相关的操作的，因此先从api入手，后续对flink，spark，trino等组件对iceberg的操作原理理解起来也会更容易些。所以就有了本文的内容。
【catalog的创建】
在创建数据库，表之前需要先创建catalog，这里主要介绍hive类型的catalog。
import org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog;
HiveCatalog catalog = new HiveCatalog();
catalog.setConf(conf);
Map <String, String> properties = new HashMap<String, String>();
properties.put(CatalogProperties.WAREHOUSE_LOCATION, "/user/hive/warehouse")
properties.put(CatalogProperties.URI, "thrift://172.16.55.21:9083");
properties.put(CatalogProperties.CATALOG_IMPL, "org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog");
// 初始化catalog
catalog.initialize("hive",properties);
对于hive类型的catalog，主要指定数据库存储位置，以及hive metastore server的URI。
【创建表】
对于iceberg表，可以理解由四部分组成，表结构定义（schema）、分区定义（partitionSpec）、表的属性（properties），以及表的唯一识别信息（identity）即表所属的数据库与表名。创建表时只需要分别制定这些内容即可。
// 定义表结构schema
Schema schema = new Schema(
Types.NestedField.required(1, "id", Types.IntegerType.get()),
Types.NestedField.required(2, "name", Types.StringType.get()),
Types.NestedField.required(3, "birth", Types.StringType.get()));
// 分区定义(以birth字段按月进行分区)
PartitionSpec spec = PartitionSpec.builderFor(schema).month("birth").build();
// 数据库名,表名
TableIdentifier name = TableIdentifier.of("iceberg_db", "developer");
// 表的属性
Map<String, String> properties = new HashMap<>();
properties.put("engine.hive.enabled", "true");
// 建表
Table table = catalog.createTable(name, schema, spec, properties);
这里需要注意的是：分区定义中的字段必须是schema中已有的字段，如果在schema中找不到对应的字段，会报错抛异常。
![]()
但是，通过sql方式建表时，分区字段会隐式地加入到表字段定义中，即不用强制写到schema的字段定义。例如通过如下hivesql语句建表：
create table developer(
id int,
name string
)
partitioned by (birth Date)
stored by 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
tblproperties('engine.hive.enabled'='true');
建表后的情况如下所示：
![]()
【插入数据】
插入数据可以分为3个步骤，首先根据表格式构造对应的数据记录，然后将记录写入到指定格式（parquet、orc等）的文件中，最后将文件列表写入到表中。
// 1. 构建记录
GenericRecord record = GenericRecord.create(schema);
ImmutableList.Builder<GenericRecord> builder = ImmutableList.builder();
builder.add(ImmutableMap.of("id", 1, "name", "chen", "birth", "2020-03-08"));
builder.add(ImmutableMap.of("id", 2, "name", "yuan", "birth", "2021-03-09"));
builder.add(ImmutableMap.of("id", 3, "name", "jie", "birth", "2023-03-10"));
builder.add(ImmutableMap.of("id", 4, "name", "ma", "birth", "2023-03-11"));
ImmutableList<GenericRecord> records = builder.build();
// 2. 将记录写入parquet文件
String filepath = table.location() + "/" + UUID.randomUUID().toString();
OutputFile file = table.io().newOutputFile(filepath);
DataWriter<GenericRecord> dataWriter =
Parquet.writeData(file)
.schema(schema)
.createWriterFunc(GenericParquetWriter::buildWriter)
.overwrite()
.withSpec(PartitionSpec.unpartitioned())
.build();
try {
for (GenericRecord record : builder.build()) {
dataWriter.write(record);
}
} finally {
dataWriter.close();
}
// 3. 将文件写入table中
DataFile dataFile = dataWriter.toDataFile();
table.newAppend().appendFile(dataFile).commit();
这里，对于数据文件的存储位置是有一定规范的，如果没有在指定路径下存放，那么对于其他组件来说（比如表同步到hive后），会出现数据不完整或者查不到的情况。
【行级别的查询数据】
查询是通过构造ScanBuilder，并配合IcebergGenerics.read来完成的。ScanBuilder还可以进行select选择列，以及通过where指定查询条件。
Table table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("iceberg_db", "developer"));
IcebergGenerics.ScanBuilder scanBuilder = IcebergGenerics.read(table);
// 查询全部
CloseableIterable<Record> records = scanBuilder.build();
for (Record record : records) {
}
// 指定select列与where条件的查询
//CloseableIterable<Record> records = scanBuilder.select("id", "name").where(Expressions.lessThan("id", Integer.valueOf(10))).build();
【表结构变更】
iceberg所具备的一项特点就是可以对表结构进行变更，例如新增，删除已有字段，字段名或类型的变更，新增分区等。
1）新增列字段
Table table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("iceberg_db", "developer"));
UpdateSchema newSchema = table.updateSchema();
// 字段名, 字段类型
newSchema.addColumn("skill", Type.StringType.get());
updateSchema.commit();
对于已经写入的记录数据，其新增字段的值为NULL。
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当然还可以UpdateSchema进行删除字段、重命名字段、更新字段（类型），调整字段位置等操作。
2）新增分区
通过UpdatePartitionSpec可以进行分区的相关操作。
Table table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of(dbName, tblName));
UpdatePartitionSpec updatePartitionSpec = table.updateSpec();
updatePartitionSpec.addField("skill");
updatePartitionSpec.commit();
【snapshot的操作】
完成表的加载后，可以得到表的所有snapshot信息，也可以删除指定的snapshot，或指定时间之前的snapshot。
Table table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of(dbName, tblName));
for (Snapshot snapshot : table.snapshots()) {
System.out.println(snapshot.sequenceNumber() + " " + snapshot.snapshotId() + " " + snapshot.parentId() + " " + snapshot.timestampMillis());
}
ExpireSnapshots expireSnapshot = table.expireSnapshots();
expireSnapshot.expireOlderThan(table.currentSnapshot().timestampMillis());
expireSnapshot.commit();
【删除表】
删除表的操作则很简单，通过catalog对表进行删除。
TableIdentifier name = TableIdentifier.of("iceberg_db", "developer");
catalog.dropTable(name, true);
【总结】
本文主要介绍iceberg api的一些基本操作，这里未涉及数据的更新与删除，因为这是一个比较大的知识点。另外，分区的新增，添加新的列这些操作的背后逻辑和iceberg的文件存储格式都有一定的关系，我们后续会逐一介绍。
好了，这就是本文的全部内容，如果觉得本文对您有帮助，请点赞+转发，如果觉得有不正确的地方，也可以拍砖指点，最后，欢迎加我微信交流～
