Современные компании и команды разработчиков постоянно сталкиваются с необходимостью эффективно управлять большими потоками данных. В эпоху облачных технологий, где обработка и хранение данных становятся фундаментом для аналитики и принятия решений, выбор правильных инструментов и подходов играет ключевую роль. Одной из таких инноваций является использование Apache Iceberg — открытого формата таблиц, который обеспечил революцию в архитектуре хранилищ данных, особенно в контексте lakehouse. В сочетании с RisingWave, новым мощным движком для потоковой обработки данных, создание и управление таблицами Iceberg становится быстрой и простой задачей, доступной даже тем, кто не хочет погружаться в сложную инфраструктуру. В данном материале мы подробно рассмотрим, как всего за три шага настроить потоковую таблицу Iceberg с помощью RisingWave, и почему это решение меняет правила игры в области обработки и хранения данных.
Apache Iceberg завоевал популярность благодаря своей надежности, масштабируемости и поддержке таких важных возможностей, как time-travel — функция, позволяющая возвращаться к предыдущим состояниям данных. Однако до недавнего времени настройка и использование Iceberg связаны с определенными трудностями. Основной проблемой становилась необходимость развернуть и поддерживать отдельный каталог метаданных: будь то PostgreSQL база данных для JDBC-каталога, AWS Glue Catalog или REST-сервисы вроде Nessie. Управление такими компонентами — ресурсозатратный процесс, требующий времени и специфических знаний. Это создавало барьеры для команд, желающих быстро начать работу с Iceberg и строить сложные потоковые конвейеры без отвлечения на инфраструктурные вопросы.
RisingWave в ответ на эти вызовы внедрил Hosted Iceberg Catalog — встроенный и полностью управляемый каталог, который полностью снимает необходимость внешних настроек. Благодаря ключевому параметру hosted_catalog = true, можно сконфигурировать подключение к Iceberg, и RisingWave самостоятельно возьмет на себя все задачи по управлению метаданными, предоставляя при этом стандартный совместимый с JDBC каталог. Такой подход не только снижает барьеры для старта, но и интегрируется с существующими инструментами в вашем стеке, будь то Apache Spark, Trino или другие аналитические движки. Первым этапом в создании потоковой таблицы становится настройка подключения к каталогу Iceberg. Вместо нескольких часов или дней на конфигурацию и деплой дополнительных сервисов, достаточно всего одной команды, где указывается путь к объектному хранилищу.
Это может быть Amazon S3 или альтернативные варианты вроде Google Cloud Storage или Azure Blob Storage, а также любые совместимые S3 хранилища. Важное значение имеет правильная настройка параметров доступа: ключи доступа, секреты, регион и стиль доступа по пути. После выполнения этой команды RisingWave готов к работе с Iceberg — все метаданные и операции по управлению каталогом будут происходить внутри его собственной инфраструктуры. Следующий шаг — создание самой таблицы в формате Iceberg. RisingWave поддерживает стандартный синтаксис SQL, что значительно упрощает привыкание.
Достаточно задать соединение с Iceberg и выполнить команду CREATE TABLE с указанием ENGINE = iceberg. Это гарантирует, что данные будут записаны в открытом, оптимизированном и надежном формате Iceberg, способном обрабатывать как пакетные, так и потоковые нагрузки. Особенностью является поддержка параметра commit_checkpoint_interval, позволяющего настраивать частоту фиксации данных, что критично для потоковых сценариев, где важна скорость доставки и согласованность данных. Заключительный этап — потоковая загрузка и последующее использование таблицы. Прямой INSERT поддерживается без ограничений, а RisingWave также предлагает интеграцию с популярными системами потоковой передачи, такими как Kafka.
Это позволяет не только принимать и хранить данные в формате Iceberg, но и немедленно использовать их в аналитических запросах, что становится возможно благодаря низкой латентности и высокой производительности движка. Простота запросов и возможность получать актуальные данные в режиме реального времени значительно ускоряет процесс разработки и улучшает качество принятия решений на основе свежей информации. Основное преимущество такого подхода в том, что всем процессом управления каталогом занимается сама RisingWave, исключая необходимость окружения из нескольких интегрируемых компонентов. Это снижает риски сбоев, минимизирует затраты времени на обслуживание и сокращает количество потенциальных ошибок, связанных с настройкой безопасности и прав доступа. Кроме того, использование стандартного JDBC-совместимого каталога гарантирует, что ваши данные останутся открытыми для взаимодействия с другими решениями, помогая избежать закрытости экосистемы и проблем с переносимостью.
Упрощение архитектуры потоковых конвейеров с помощью таких инструментов позволяет компаниям сосредоточиться на развитии бизнес-логики, а не на технических нюансах инфраструктуры. RisingWave с поддержкой Hosted Iceberg Catalog открывает двери для более широкого применения lakehouse концепций, где объединяются возможности классического хранилища данных и современных потоковых обработок. Это оптимальное решение для организаций, стремящихся построить гибкие, масштабируемые, и при этом простые в эксплуатации системы для анализа и обработки данных. В конечном итоге, создание потоковой таблицы Iceberg с помощью RisingWave в три шага — это не просто быстрый и удобный способ начать работу. Это эффективная методика, которая делает возможным применение передовых технологий в реальных условиях бизнеса без лишних временных и финансовых затрат.
Появляется возможность создавать устойчивые, масштабируемые и прозрачные data pipelines, которые работают в режиме реального времени, поддерживают многоверсионность данных и интегрируются с любыми современными аналитическими системами. Для всех, кто хочет испытать преимущества современных потоковых lakehouse решений, RisingWave предлагает не только удобный и мощный инструмент, но и дружелюбное сообщество, обширную документацию и непрерывные обновления. Если важно оставаться на переднем крае технологий и строить надежные конвейеры данных с минимальными усилиями, использование Hosted Iceberg Catalog совместно с RisingWave является ответом на все основные вопросы и задачи в этой области.
