在大数据处理中，存储ODS（Operational Data Store，操作数据存储）数据时选择在Hive中建立Iceberg表，主要是出于数据管理效率、数据质量和查询性能等方面的考量。我们可以用一个日常生活中比较直观的例子来解释这一点。
假设你是一名图书管理员，你的图书馆每天都会接收大量的新书和更新的书籍信息。你需要一个系统来高效地存储、更新和查询这些信息，同时还要确保数据的准确性和一致性。在这个场景中，Hive和Iceberg就相当于两种不同的图书管理系统。
Hive作为传统图书管理系统
Hive就像一个传统的图书管理系统，它使用目录和文件夹来组织书籍。当你需要查找一本书时，你可能需要知道这本书的大致位置，然后在相应的目录下查找。Hive使用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为存储，数据以文件形式存放，而Hive Metastore则充当图书目录，告诉你哪些数据在哪里。但是，Hive在处理数据更新、删除和查询效率上存在局限性，特别是对于大规模数据集和实时数据处理。
Iceberg作为现代图书管理系统
Iceberg则像是一个现代图书管理系统，它不仅提供目录，还具备更先进的功能，比如版本控制、事务处理和优化查询的能力。这意味着你不仅可以轻松找到书籍，还可以追踪书籍的历史版本，甚至在多个人同时更新书籍信息时避免冲突。Iceberg支持ACID事务，可以确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。此外，它还支持时间旅行查询，也就是你可以查看数据在任何历史时间点的状态。
为什么在Hive中使用Iceberg？
数据质量保障：Iceberg提供事务支持，可以确保数据更新的正确性和一致性，这对于ODS数据的准确性至关重要。
查询性能提升：Iceberg通过优化数据布局和压缩，减少了查询时需要读取的数据量，从而加快了查询速度，这对于需要频繁查询的ODS数据尤其重要。
数据管理便捷：Iceberg的元数据可以存储在Hive Metastore中，这意味着你可以继续使用Hive的SQL语法来查询数据，但享受到Iceberg提供的额外功能。
成本效益：Iceberg通过数据压缩和文件合并，减少了存储成本，同时提高了查询效率，降低了计算成本。
综上所述，使用Iceberg表来存储ODS数据，就像采用了一个更先进、更智能的图书管理系统，它不仅能提高图书馆的运行效率，还能确保数据的准确性和可靠性，同时降低运营成本。在大数据处理的场景中，这无疑是一个明智的选择。
