在本次分享中，腾讯高级工程师苏舒和余根茂探讨了腾讯如何基于Apache Iceberg进行数据治理与优化。Apache Iceberg是一个开放源代码的表格式，设计用于大规模数据湖存储，支持流批一体的写入和读取，具有ACID语义和多版本控制。下面是详细内容的解析：
1. 数据入湖：
Apache Iceberg提供了基于快照的读写分离和回溯机制，保证了数据的一致性和可恢复性。其文件组织结构由manifest list和数据文件组成，通过提交时间线来追踪数据的变化。在Flink中，使用Iceberg Sink可以实现近实时的数据入湖，将数据流转化为Iceberg Raw Table，从而存储到数据湖中。
2. 数据治理服务：
针对实时数据入湖过程中遇到的问题，如小文件数量过多、元数据文件膨胀、缺乏生命周期管理以及查询性能低下等，腾讯构建了一套数据治理服务。这些服务包括对元数据的管理和小文件的合并优化。然而，直接在Flink的Iceberg Sink中进行小文件合并可能会导致性能问题。因此，他们设计了一个架构，通过独立的处理任务来执行数据合并，有效地解决了小文件问题，并提高了系统性能。
3. 数据查询优化：
为了提升查询效率，腾讯利用空间填充曲线（如Z-Order、Hilbert和Dragon曲线）对数据进行预处理，优化了数据在存储中的布局。这种算法能够减少查询时的I/O操作，提高数据扫描的效率，尤其在处理大数据量的多维查询时效果显著。
4. 未来展望：
腾讯将继续深化对Apache Iceberg的研究和应用，进一步优化数据湖的治理和服务，提升数据查询性能，同时可能探索更多先进的数据处理和优化技术，以适应不断增长的业务需求和数据规模。
总结来说，腾讯基于Apache Iceberg的数据治理与优化策略涵盖了数据的高效入湖、元数据管理、小文件合并优化以及查询性能提升等多个方面，展示了在大规模数据场景下如何有效管理和利用数据湖的优势。这一系列实践对于其他企业构建和优化自己的数据湖架构具有重要的参考价值。
