主要观点：Apache Iceberg Open Table Format 因互操作性而流行，其 Iceberg REST Catalog（IRC）使互操作性更顺畅简单，能解决大数据分析生态系统中的集成相关挑战，在 Data Mesh 框架中很重要，可节省数据冗余等成本。IRC 标准化了不同系统使用 Iceberg 表元数据的通信方式，有助于构建现代数据湖屋架构和统一治理。

关键信息：

• Iceberg 是用于大型分析数据集的开放表格式，可添加到计算引擎。
• IRC 是管理 Apache Iceberg 表元数据的标准化 REST API 规范，提供厂商无关接口，多数知名数据目录产品支持。
• Data Mesh 框架是分布式数据分析平台的设计模式，中央治理平台通过共享和协调自助数据基础设施实现互操作性。
• 示例数据网格架构中使用了 AWS 相关工具服务，如 S3、Glue Catalog、Lake Formation 等。
• 无 IRC 时数据消费者依赖 AWS 服务，代码需重构，有 IRC 时无需复制目录和访问控制治理，可在不同云平台使用。
• 给出了使用 Python 结合 IRC 访问 Iceberg 表的代码示例及相关先决条件。
• 该 Python 应用可部署到容器并使用 Kubernetes 服务，可改写为 PySpark 成为分布式处理应用。

重要细节：

• Iceberg 可添加到 Spark、Trino 等多种计算引擎。
• REST 目录允许用单个客户端与任何目录后端通信，增加灵活性。
• Data Mesh 框架中数据发布者和消费者通过中央治理平台通信。
• 示例中使用 AWS 工具服务实现数据存储和处理。
• IRC 内部工作流程包括认证、元数据请求等步骤。
• 部署 Python 应用的先决条件包括创建数据湖等。
• 应用可部署到不同云平台且无需切换 Iceberg 目录后端。