主要观点：传统数据湖存在诸多问题，如模式漂移、分区痛苦、小文件和压缩问题、无事务保证、成本膨胀等，而像 Apache Iceberg 这样的开放表格式结合 S3 和 AWS Glue 改变了这一局面。
关键信息：

• Apache Iceberg 是能为数据湖带来数据仓库可靠性的开放表格式，具备 ACID 事务、模式演化、时间旅行等能力，可与多种工具配合使用且无供应商锁定。
• Amazon S3 是可扩展数据湖的最可靠基础，具有高耐久性、成本效益和高扩展性。
• AWS Glue 负责元数据目录、ETL 编排和模式跟踪等，将生态系统整合在一起。
  重要细节：
• 创建 Iceberg 表的示例代码，如在 Athena 中创建表并指定表类型和存储格式。
• 模式演化的示例，如通过 ALTER TABLE 添加新列，下游查询能立即看到新列且历史数据可回填。
• 时间旅行查询的示例，可通过 FOR VERSION AS OF 语句查询特定时间点的表状态。
• Glue PySpark 压缩作业的示例，通过 repartition 控制文件大小以提高查询性能。
• Glue 作业处理模式演化的示例，确保源系统发送部分字段时 Iceberg 模式仍保持一致。
• 企业用例包括大规模模式演化、审计合规、有权遗忘和优化云支出等。
• 最佳实践包括合理的分区策略、压缩调优、目录集成、监控和治理等。
  结论：Apache Iceberg、AWS Glue 和 Amazon S3 的组合实现了现代数据湖的全部承诺，能节省成本、提高可靠性和开发速度，是下一代企业数据湖的基础。