主要观点：公司收集大量数据以推动人工智能和机器学习计划，找到合适的数据架构至关重要，Apache Iceberg 作为开源表格式可构建高效数据湖。
关键信息：

• Apache Iceberg 是用于大型分析数据集的开源表格式，最初由 Netflix 构建，解决了数据湖的许多限制，为人工智能和机器学习工作负载提供价值，如支持 ACID 事务、优化元数据处理、模式演进等。
• Apache Iceberg 架构包括数据源层、摄取层、存储层、处理与查询层和 ML/AI 应用层，其元数据设计适合机器学习工作负载。
• 介绍了使用 Apache Iceberg 实现机器学习特征存储的实践，包括设置环境、创建特征存储表、注册特征和元数据、创建时间点训练数据集、比较表快照等。
• Apache Iceberg 对人工智能和机器学习工作负载的好处包括数据质量和一致性、模式灵活性、高效查询、可扩展性等。
  重要细节：
• 在实现特征存储中，通过 Python 代码设置 Spark 环境并创建相关表，如客户特征表、客户标签表和特征元数据表，还可注册特征和元数据，利用时间旅行创建时间点训练数据集并比较表快照。
• 在主管道执行中，先初始化 Spark 环境，创建特征存储表和注册特征，获取初始和更新后的快照 ID，比较快照以分析特征漂移，利用时间旅行重新创建训练数据集。
• 结论强调 Apache Iceberg 对构建人工智能和机器学习数据湖的重要性，能提供数据一致性、可重复性和提高查询性能，是现代数据架构的重要组成部分。