Iceberg 的大数据表格式设计挺聪明的，尤其适合超大数据量。你知道吗？之前常用的那些文件格式，比如Parquet、ORC，虽然也能做压缩、跳过读取啥的，但面对真正的大规模数据表，它们还是力不从心。

Iceberg 的元数据管理干净利落，独立又支持ACID 事务，不会像Hive Metastore那样一边靠文件系统一边靠元数据，改个表还担心一致性问题。

快照机制也挺好用的，做并发写入、删除的时候，读操作还能维持一致性，响应也快，不需要动整个表。比如你今天查昨天那一版数据，直接切快照版本就行，挺省事。

再比如动态分区裁剪，不扫无关数据，查询效率高多了。你做Spark、Flink任务的时候，真的能体会到这个优势。用久了你就不想回去写 Hive 分区那种繁琐配置了。

还有一点，Iceberg 是跨引擎兼容的，不光是Presto、Hive能用，连 Flink、Spark、Trino 这些流批引擎都能无缝接。做数仓融合项目时，用 Iceberg 做底层表结构也挺稳。

如果你平时在搞离线数据，或者遇到过对象存储一致性问题，Iceberg 绝对值得一试。哦对了，下面这些资料我觉得也还不错，想深入了解可以点进去看看：

如果你最近在搭建数据湖，或者对元数据一致性比较敏感，可以考虑把 Iceberg 引入到你的数据栈中试试。