基于Flink+Iceberg构建企业级实时数据湖_实时入湖iceberg

4. 最上层就是不同计算场景的计算引擎了。开源的一般有spark、flink、hive、presto、hive MR等，这一批计算引擎是可以同时访问同一张数据湖的表的。

经典业务场景介绍

那么，Flink和数据湖结合可以有哪些经典的应用场景呢？（这里我们探讨业务场景时默认选型了Apache Iceberg来作为我们的数据湖选型，后面一节会详细阐述选型背后的理由）

首先，flink+iceberg最经典的一个场景就是构建实时的Data Pipeline。业务端产生的大量日志数据，被导入到Kafka这样的消息队列。运用Flink流计算引擎执行ETL后，导入到Apache Iceberg原始表中。有一些业务场景需要直接跑分析作业来分析原始表的数据，而另外一些业务需要对数据做进一步的提纯。那么我们可以再新起一个Flink作业从Apache Iceberg表中消费增量数据，经过处理之后写入到提纯之后的Iceberg表中。此时，可能还有业务需要对数据做进一步的聚合，那么我们继续在iceberg表上启动增量flink作业，将聚合之后的数据结果写入到聚合表中。

有人会想，这个场景好像通过flink+hive也能实现。flink+hive的确可以实现，但写入到hive的数据更多地是为了实现数仓的数据分析，而不是为了做增量拉取。一般来说，hive的增量写入以partition为单位，时间是15min以上，flink长期高频率地写入会造成partition膨胀。而iceberg容许实现1分钟甚至30秒的增量写入，这样就可以大大提高了端到端数据的实时性，上层的分析作业可以看到更新的数据，下游的增量作业可以读取到更新的数据。

第二个经典的场景，就是可以用flink+iceberg来分析来自MySQL等关系型数据库的binlog等。一方面，Apache Flink已经原生地支持cdc数据解析，一条binlog数据通过ververica flink-cdc-connector 拉取之后，自动转换成flink runtime能识别的INSERT、DELETE、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER四种消息，供用户做进一步的实时计算；另外一方面，Apache Iceberg已经较为完善地实现了equality delete功能，也就是用户定义好待删除的record，直接写到apache iceberg表内就可以删除对应的行，本身就是为了实现数据湖的流式删除。在Iceberg未来的版本中，用户将不需要设计任何额外的业务字段，不用写几行代码就可以完成binlog流式入湖到