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什么是 Lakehouse?
湖仓一体的工作原理
主要概念
开始使用
构建无边界 Lakehouse
使用 Spark 和 BigQuery 查询 Iceberg 表
配置 Lakehouse 运行时目录
关于 Lakehouse 运行时目录
设置目录端点
Apache Iceberg REST Catalog 端点
关于 Iceberg REST Catalog 端点
设置 Iceberg REST Catalog 端点
使用开源引擎和工具
Apache Spark
Apache Flink
Trino
Terraform
适用于 BigQuery 端点的自定义 Apache Iceberg 目录
配置 Apache Spark
使用 Apache Iceberg 1.10 及更高版本
使用 Apache Iceberg 1.9 及更低版本
创建和管理资源
与 BigQuery 表搭配使用
与存储过程搭配使用
自定义功能
Apache Hive 目录端点
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设置 Apache Spark 和 Hive
支持的存储格式和类型
限制和注意事项
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修改表
配置表格选项
将 Iceberg V1 表升级到 V2
在 Iceberg V3 表中使用二进制删除向量
删除表
导入表格
使用 Dataflow 导入 Iceberg 表
使用 Dataflow 导入 Parquet 文件
查询表
使用 SQL 查询表
使用对话式分析查询表
为 Iceberg 表生成数据分析
通过无边界 Lakehouse 建立连接
无边框 Lakehouse 简介
设置无边界数据湖仓
AWS Glue
Databricks Unity
Snowflake Horizon
SAP Business Data Cloud
关于 SAP BDC 集成
为 SAP BDC 设置无边界 Lakehouse
查询 SAP BDC 数据
将数据产品发布到 SAP BDC
SAP BDC 的 VPC SC 配置
使用无边界湖仓一体
支持的区域和功能
备份和恢复
跨区域复制和灾难恢复
概览
使用跨区域复制和灾难恢复
加载和注入
将外部元数据迁移到 Apache Iceberg 表
从 Dataproc Metastore 迁移元数据
使用 Storage Write API 流式传输数据
保护和控制访问权限
Authentication
使用 IAM 进行访问权限控制
概览
角色与权限
管理目录、命名空间和表 ACL
凭证分发
排查问题
常见问题
表格管理和安全规则