作者：闻乃松
创建表是引擎的必备基本能力，引擎有很多，Hive、Spark、Flink、Trino等等，我们姑且只关注这些，创建的表按照是否跟引擎绑定，分为两大类：managed table和external table。以这里举例的引擎为例，它们都可以将表元数据维护在Hive Metastore中，对引擎来讲，这些表以external table的形式存在。
在本文中，我们将话题限制在Hive、Spark、Flink、Trino如何创建Iceberg表，并且保证各引擎都可以无障碍互相访问。这样，我们的话题分为3个部分：
- 不同引擎创建的Iceberg表为什么不兼容？
- 如何屏蔽不同引擎创建Iceberg表的差异？
- 创建独立引擎的Iceberg表的步骤
不同引擎创建的Iceberg表为什么不兼容
Hive、Spark、Flink、Trino创建的Iceberg表元数据都存储在HMS中，也就是复用了HMS的存储模型，主要涉及的表的相互关系如下：
以Hive创建的Iceberg表为例，来看看其存储内容：
CREATE TABLE default.sample_hive_table_1( id bigint, name string ) PARTITIONED BY( dept string ) STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'；
首先在TBLS中存储了一条记录：记录了当前表的ID，名称，类型，数据库ID，序列化ID，拥有者等信息。在TABLE_PARAMS中存储了相关参数：
storage_handler记录了当前表需要用Iceberg handler来处理。Iceberg表的元数据信息，通过metadata_location和previous_metadata_location指定，前者代表最新变更记录，后者代表上一次的变更记录。
在字段表COLUMNS_V2中记录了字段信息：
由图可知，其并没有存储分区字段，分区信息存储在元数据文件中。这个表只保存表最新版本的字段信息。
SERDES和SERDES_PARAMS存储序列化相关的信息，重要的字段只有一个：SERDES.SLIB=org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe
如果你用其他引擎来创建Iceberg表，会发现元数据存储上的几个差别：
首先是序列化信息变成了：
SERDES.SLIB=org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
其次是SDS的存储格式变成了其他HDFS文件格式（以下为示例格式）：
最后是没有Iceberg的storage_handler属性，由于这些格式跟Hive创建的Iceberg表的差异，导致Hive引擎无法识别其他引擎创建的表，而其他几种引擎之间是互通的，且能访问Hive 创建的Iceberg表，互通关系表现为：
其中红色箭头表示单项互通。
如何屏蔽不同引擎创建Iceberg表的差异
最简单的办法是直接修改元数据：
NSERT INTO TABLE_PARAMS (TBL_ID, PARAM_KEY, PARAM_VALUE)
VALUES(898, 'storage_handler', 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler');
update SDS set INPUT_FORMAT =NULL ,OUTPUT_FORMAT =NULL where SD_ID =898;
update SERDES set slib='org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe'
where serde_ID =898为了做到Iceberg表元数据的真正中立，也可以将SDS的INPUT_FORMAT 和 OUTPUT_FORMAT 字段都置NULL。
这是通过事后修补的办法来做到的，能否在创建表之前就修改呢？并且不修改各引擎的实现代码。实际上，引擎创建Iceberg表，是通过iceberg API来实现的，交互逻辑大概是这个样子：
那是不是有办法直接通过Iceberg API创建HMS表呢？of course！
更进一步，我们将上述逻辑模型，抽象成如下结构，引擎变成了通用了Restful API，理想情况下，使用方只需要传入创建表的相关参数等信息即可：
这样一来，不论是Hive表还是Iceberg表，都可以通过这个模型完成表的创建。接下来，我们看如何抽象这样的表模型。
创建独立引擎的Iceberg表的步骤
通过上面元数据的分析，可以将创建Iceberg表的元数据信息分为下面几类：
表名称和类型信息，用一个复合字段来表示：
"name": {
"catalogName": "mycatalog",
"databaseName": "test_iceberg_db",
"tableName": "test_iceberg_table",
"type": "TABLE"
}域字段列表信息，用一个复合数组表示：
"fields": [
{
"comment": "primary key",
"defaultValue": 0,
"isIndexKey": true,
"isNullable": false,
"isSortKey": true,
"name": "id",
"type": "int"
},
{
"comment": "data value",
"defaultValue": "",
"isIndexKey": false,
"isNullable": false,
"isSortKey": false,
"name": "data",
"source_type": "string",
"type": "string"
}
]
元数据信息，用一个复合结构表示：
"metadata": {
"table_type": "ICEBERG",
"location": "s3a://faas-ethan/warehouse/test_iceberg_db/test_iceberg_table"
}
序列化信息，用一个复合结构表示：
"serde": {
"inputFormat": "org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergInputFormat",
"outputFormat": "org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergOutputFormat",
"parameters":
{
"k1":"v1"
},
"serializationLib": "string",
"uri": "your_hive_table_locaton"
}有了表的模型之后，就可以按照下面创建Hive表的创建模板来走了：
//创建Fields
List fields = new ArrayList();
fields.add(new FieldSchema("colname", serdeConstants.STRING_TYPE_NAME, "comment"));
//创建StorageDescriptor
StorageDescriptor sd = new StorageDescriptor();
sd.setCols(fields); sd.setSerdeInfo(new SerDeInfo());
//创建Table对象
Table tbl = new Table();
tbl.setDbName(DB_NAME);
tbl.setTableName(TBL_NAME);
tbl.setSd(sd);
//请求HMS持久化
Table table=hiveMetaStoreClient.createTable(tbl); 上面示例代码将创建Hive的模板流程划分为4个步骤：
- 创建Fields
- 创建StorageDescriptor
- 创建Table对象
- 请求HMS持久化Table
总结
本文讲述了不同引擎，主要是Hive、Spark、Flink和Trino，在创建Iceberg表上存在的兼容性问题及其产生的原因，然后给出了解决办法。最后，通过抽象一种创建跟引擎无关的Iceberg表的表示方法及其创建步骤。该方法的重要作用是能够实现通用的元数据管理。