在企业全面迈向数据驱动的过程中，数据湖早已成为承载海量业务数据的基础设施。然而，越来越多企业在实践中发现：
“数据能存进 S3，并不等于数据就好用。”
表结构难以演进、更新删除成本高、多引擎并发访问冲突、历史数据无法回溯……这些问题，让传统数据湖逐渐成为新的技术负担。
在这一背景下，Apache Iceberg 正逐步成为 AWS 官方重点支持的现代数据湖表格式之一，而围绕它构建的 AWS Iceberg 方案，也正在成为企业数据平台升级的重要方向。
什么是 AWS Iceberg？
需要先澄清的是：
AWS Iceberg 并不是一项单独的 AWS 服务。
通常所说的 AWS Iceberg，指的是在 AWS 云上，基于 Apache Iceberg 表格式，结合多项 AWS 原生服务构建的现代数据湖架构，例如：
- Amazon S3：底层数据存储
- Apache Iceberg：表格式与元数据管理规范
- AWS Glue Data Catalog：统一元数据目录
- Amazon Athena / EMR / Redshift：查询与计算引擎
这种架构既保留了数据湖的低成本与高扩展性，又引入了接近数据仓库级别的管理与一致性能力。
为什么传统数据湖越来越“难用”？
在很多企业中，传统数据湖通常是：
S3 + Parquet + Hive Metastore
这种模式在早期非常有效，但随着数据规模和业务复杂度提升，问题逐渐显现：
- 只支持追加写，更新和删除极其困难
- 分区设计一旦不合理，后期几乎无法调整
- 查询引擎需要扫描大量无关文件，性能不可控
- 多个引擎并发写入，容易产生数据不一致
这些痛点，并不是存储或算力不足造成的，而是表管理能力缺失。
Apache Iceberg 带来了哪些关键能力？
Apache Iceberg 的核心价值，在于它为数据湖引入了一套标准化、引擎无关的表管理机制。
1. 真正支持 UPDATE / DELETE / MERGE
Iceberg 支持行级别的数据修改，而不需要重写整张表：
- 适用于订单修正、状态变更、数据纠错等场景
- 对业务分析系统更加友好
2. Time Travel（时间旅行）
Iceberg 会保存表的历史快照，支持：
- 查询历史版本数据
- 数据审计
- 回滚误操作
这在合规、金融、数据治理场景中尤为重要。
3. 高性能查询与隐藏文件复杂度
Iceberg 通过维护完整的元数据（文件列表、分区信息、统计信息）：
- 查询引擎无需扫描 S3 目录
- 只读取真正相关的数据文件
- 显著提升 Athena、Trino、Spark 的查询效率
4. 多引擎并发访问，避免厂商锁定
同一份 Iceberg 表可以被：
- Athena 查询
- EMR Spark 写入
- Redshift Spectrum 分析
而无需为不同引擎维护多套数据副本，这对于企业长期架构演进尤为关键。
AWS 对 Iceberg 的官方支持情况
AWS 已在多个核心服务中原生支持 Apache Iceberg：
1.Amazon Athena
- 原生支持 Iceberg 表
- 支持 INSERT / UPDATE / DELETE / MERGE
2.AWS Glue
- Glue Catalog 作为 Iceberg 的元数据目录
- Glue Job（Spark）可直接读写 Iceberg 表
3.Amazon EMR
- Spark / Trino / Flink 全面支持 Iceberg
- Amazon Redshift
- 通过 Redshift Spectrum 查询 Iceberg 表
- Redshift Serverless 同样适用
这意味着：
Iceberg 已不再是“实验性选择”，而是 AWS 官方认可的主流数据湖方案。
Iceberg 适合哪些企业场景？
从我们在实际客户项目中的经验来看，以下场景非常适合引入 AWS Iceberg：
- 数据湖与数据仓库一体化建设
- 需要频繁更新或修正分析数据
- 多个分析引擎并行使用（BI + 数据科学 + 实时分析）
- 希望避免被单一数据平台或厂商深度绑定
- 对数据治理、审计、可追溯性有要求的企业
作为 AWS 代理商
虽然 Iceberg 能力强大，但真正的挑战在于落地方案设计：
- 表分区与演进策略如何规划？
- 元数据规模如何控制？
- Athena、EMR、Redshift 如何合理分工？
- 成本如何在 S3、计算引擎之间平衡？
作为 AWS 官方认证代理商，在云上在数据湖与分析平台建设中，通常会结合：
- 企业业务模型与查询模式
- 成本预算与性能目标
- 现有数仓或 Hadoop 体系迁移需求
为客户设计 可长期演进、可控成本、可运维的 Iceberg 数据湖方案，而不是简单“把表格式换成 Iceberg”。
结语
Apache Iceberg 并不是让数据湖变复杂，而是让数据湖变“可管理”。
在 AWS 云上，Iceberg 正在成为连接数据湖与数据仓库的关键桥梁。对于希望构建下一代数据平台的企业而言，AWS Iceberg 不是是否选择的问题，而是“何时引入、如何正确引入”的问题。
