Apache Iceberg 是一种开源的数据湖表格式，可提供对大型表快速查询、原子提交、并发写入和 Schema 变更的能力。
目前 Iceberg 提供的核心能力如下：
| 核心能力 | 说明 |
|---|---|
| 多种开源计算引擎支持 | Apache Hive、Apache Spark、Apache Flink、Trino等主流开源计算引擎都跟Apache Iceberg有优秀的读写能力集成。 |
近实时的数据变更能力 | Apache Iceberg 在 format v1中提供了 Copy On Write 的数据变更能力；在 format v2中提供了 Merge On Read 的行级数据变更能力。 |
| 支持 ACID 语义 | Apache Iceberg基于乐观锁机制提供了完整的事务语义，保证了DDL和DML操作的原子性，解决了传统Hive离线数仓可能出现的脏写数据，从而影响线上分析任务的痛点问题。 |
隐式分区（Hidden Partitioning） | 在Apache Iceberg中分区信息可以被隐藏起来，Iceberg的分区字段可以通过一个字段计算出来（分区策略可参考Partiton Transforms)，在建表或者修改分区策略之后，新的数据会自动计算所属于的分区，在查询的时候同样不用关心表的分区是什么字段，只需要关注业务逻辑，Iceberg会自动过滤不需要的分区数据。Hive也支持分区，但是需要在SQL查询语句中需指定分区过滤条件，才可以加速查询。 |
| Schema 变更（Schema Evolution） | Apache Iceberg支持新增列、删除列、列名重命名、更新列属性、调整列顺序等，只需更改元数据，无需更改数据文件，极大减小重写数据的昂贵成本。也可以解决Hive中对列重命名导致数据准确性的问题。 |
| 访问任意历史版本及版本回滚（Time Travel and Rollback） | Apache Iceberg采用快照记录表每一次的操作，根据快照可以查询历史数据。也同时提供版本回滚功能，方便对数据的跟踪和恢复。 |
| 数据压缩（Data Compaction） | Apache Iceberg提供了多种重写策略比如sorting，实现数据重分布，提高数据查询性能。 |
Apache Iceberg 作为一种开源的数据湖表格式，主要有以下几种适用场景：
在线下部署离线数仓时，Hive是理想的选择。但如果用户想把Hive数仓迁移上云端对象存储时，会碰到以下一系列的技术问题：
Rename文件耗时过长
Rename原子性语义无法保证
文件列表list rpc耗时过长等等。
而最近几年新起的 Apache Iceberg 很好地解决了Hive表面临的这些问题。此外，它还提供了比Hive更丰富的表级语义，是非常适合用户在云端对象存储之上构建离线数仓的。
数据实时从上游流入Iceberg数据湖，查询侧即可查询该数据。
例如，在日志场景中，启动 Flink 或 Spark 流作业，实时地将日志数据导入 Iceberg 表中，然后可以使用 Hive、Spark、Flink 或 Presto 进行实时查询。同时，由于 Iceberg 支持 ACID，保证了数据的流入和查询的隔离性，不会产生脏数据。
较为实时地高效分析 CDC 数据，是大数据系统里面的老大难问题。
Apache Kudu 是开源大数据系统中少有的候选，但是 Kudu 的使用和运维较为复杂，且跟 Apache Hadoop 的生态较为割裂。对很多用户来说，做近实时地分析 CDC 数据就已经足够，Apache Kudu 提供的纯实时解决方案过于复杂。而 Apache Iceberg 很好地通过 Copy on Write 及 Merge On Read 两种实现方式，提供了分析 CDC 数据的近实时解决方案。
通常在机器学习场景中，需要花费大量的时间处理数据，例如，数据清洗、转换和提取特征等，还需要对历史数据和实时数据进行处理。而 Iceberg 简化了工作流程，整条数据处理过程是一条完整的、可靠的实时流，其数据的清洗、转换和特征化等操作都是流上的节点动作，无需处理历史数据和实时数据。此外，Iceberg 还支持原生的 Python SDK，对于机器学习算法的开发者非常友好。