Descripción general de las tablas de Apache Iceberg

Las tablas de Apache Iceberg, administradas por el catálogo del entorno de ejecución de Lakehouse y el extremo del catálogo de REST de Iceberg, son tablas de Iceberg abiertas e interoperables que cumplen con la especificación de tabla de Apache Iceberg de código abierto, que se puede leer y escribir con cualquier motor de procesamiento compatible con Iceberg o BigQuery.

En este documento, se hace referencia a estas tablas como "tablas de Apache Iceberg administradas" o "tablas de Iceberg".

Para comparar los tipos de tablas, consulta Compara los tipos de tablas.

Opciones de la tabla

Puedes habilitar las siguientes capacidades si configuras las opciones de la tabla:

  1. Interoperabilidad de lectura y escritura (versión preliminar): Compatibilidad de lectura y escritura sin interrupciones para varios motores, incluidos BigQuery, Managed Service para Apache Spark, motores compatibles con Iceberg, como motores de código abierto (Apache Spark, Apache Flink y Trino) y motores externos (como Snowflake).
  2. Administración automática de tablas (versión preliminar): Administración automática de tablas (optimización del almacenamiento), como la compactación y la recolección de elementos no utilizados.

Además de las capacidades anteriores, las siguientes capacidades también son compatibles de forma predeterminada con las tablas de Apache Iceberg administradas por Lakehouse (versión preliminar).

  1. Lenguaje de definición de datos de BigQuery (versión preliminar): También puedes crear o actualizar tablas de Iceberg con sentencias DDL de BigQuery (por ejemplo, CREATE TABLE, ALTER TABLE y DROP TABLE), además de crear o actualizar tablas con motores compatibles con Iceberg, como Spark, Flink y Trino. Una vez que se crean las tablas, están disponibles para lecturas y escrituras en esos motores y en BigQuery, y forman parte de la misma construcción de catálogo y espacio de nombres, administrada por el catálogo del entorno de ejecución de Lakehouse.
  2. Compatibilidad con la venta de credenciales para BigQuery (versión preliminar): BigQuery admite el uso de la venta de credenciales para la autenticación cuando se leen o escriben tablas de Iceberg en el catálogo del entorno de ejecución de Lakehouse. Puedes configurar la venta de credenciales a nivel del catálogo.

Acciones de administración

Puedes realizar las siguientes acciones de administración en tus tablas de Apache Iceberg:

  • Crear una tabla: Crea una tabla de Apache Iceberg dentro de un espacio de nombres del catálogo con la Google Cloud consola, Spark, Trino, gcloud, BigQuery (versión preliminar) o la API del catálogo de REST de Iceberg (CreateIcebergTable).
  • Registrar una tabla: Registra una tabla de Apache Iceberg existente dentro de un espacio de nombres del catálogo con gcloud o la API del catálogo de REST de Iceberg (RegisterIcebergTable).
  • Mostrar tablas: Visualiza los identificadores de tablas dentro de un espacio de nombres con la Google Cloud consola, Spark, Trino, gcloud, BigQuery (versión preliminar) o la API del catálogo de REST de Iceberg (ListIcebergTableIdentifiers).
  • Obtener detalles de la tabla: Inspecciona el esquema, las propiedades y las credenciales de la tabla con la Google Cloud consola, Spark, Trino, gcloud, BigQuery (versión preliminar) o la API del catálogo de REST de Iceberg (GetIcebergTable, LoadIcebergTableCredentials).
  • Insertar datos: Agrega filas de datos a tus tablas de Iceberg con Spark, Trino o BigQuery (versión preliminar).
  • Consultar una tabla: Ejecuta consultas en tus tablas de Iceberg desde Spark, Trino o BigQuery (versión preliminar) con nombres de tablas de cuatro partes.
  • Modificar datos con DML: Actualiza, borra o combina filas de datos en tus tablas de Iceberg con sentencias DML de BigQuery (versión preliminar), Spark o Trino.
  • Modificar una tabla: Evoluciona el esquema de la tabla y actualiza las propiedades de los metadatos con la Google Cloud consola, Spark, Trino, gcloud, BigQuery (versión preliminar) o la API del catálogo de REST de Iceberg (UpdateIcebergTable).
  • Configurar opciones de la tabla: Configura las propiedades para habilitar DML de BigQuery (versión preliminar) y la administración automática de tablas.
  • Administrar las LCA de la tabla: Visualiza y actualiza las políticas de IAM en tus tablas de Iceberg para controlar el acceso de principales específicos (get-iam-policy, set-iam-policy).
  • Actualizar tablas de Iceberg V1 a V2: Actualiza tus tablas de Iceberg V1 existentes al formato V2 compatible.
  • Usar vectores de borrado binario en tablas de Iceberg V3: Habilita vectores de borrado binario para un rendimiento de borrado optimizado en tablas de Iceberg V3.
  • Borrar una tabla: Quita el registro de una tabla del catálogo sin borrar los archivos de almacenamiento subyacentes con la Google Cloud consola, Spark, Trino, gcloud, BigQuery (versión preliminar) o la API del catálogo de REST de Iceberg (DeleteIcebergTable).

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