Apache Iceberg
El open table format que está transformando la arquitectura de datos. Aprende a crear tablas Iceberg en Snowflake, configurar External Volumes en S3/ADLS/GCS, integrar con catálogos externos y diseñar arquitecturas multi-cloud abiertas.
Lo que aprenderás
- Entender Apache Iceberg y su posicionamiento estratégico
- Crear tablas Iceberg gestionadas y externas en Snowflake
- Configurar External Volumes en AWS S3, Azure ADLS y GCS
- Conectar con catálogos externos: AWS Glue, Unity Catalog, Polaris
- Diseñar arquitecturas Open Lakehouse y Data Mesh con Iceberg
Prerequisitos
Carga de Datos completada. Familiaridad básica con cloud storage (S3/ADLS/GCS).
Contenido del curso
5 lecciones en esta categoría
¿Qué es Apache Iceberg y Por Qué Importa?
Entiende el formato de tabla abierta Apache Iceberg, por qué se está convirtiendo en el estándar del data lake, y el posicionamiento estratégico de Snowflake en este ecosistema.
Tablas Iceberg en Snowflake
Crea, modifica y consulta tablas Apache Iceberg con Snowflake como engine. Aprende la diferencia entre managed y unmanaged Iceberg tables.
External Volumes: S3, ADLS y GCS
Configura External Volumes en Snowflake para almacenar tablas Iceberg en AWS S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage.
Catalog Integrations: Glue, Unity y Polaris
Conecta Snowflake a catálogos de metadatos externos para leer tablas Iceberg creadas por Spark, Flink u otros motores: AWS Glue, Databricks Unity Catalog y Apache Polaris.
Iceberg en Arquitecturas Multi-Cloud y Data Mesh
Patrones de arquitectura con Iceberg: data mesh, open lakehouse, compartición cross-cloud y acceso multi-motor con Snowflake como hub de cómputo.
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