在數據分析的世界中，數據湖是存儲和管理大量數據以滿足數據分析、報告或機器學習需求的流行選擇。在這篇博客文章中，我們將描述一種構建數據湖的簡單方法。該解決方案使用基于Debezium的實時數據管道，支持ACID事務、SQL更新，并使用高度可擴展的存儲Apache Iceberg。而且，這種方法甚至不需要使用Apache Kafka或Apache Spark應用程序，從而降低了整體解決方案的復雜性。

Debezium Server Iceberg

由于運營數據通常存儲在關系數據庫或NoSQL數據存儲中，問題在于如何將這些數據傳播到數據湖中。這就是Debezium Server Iceberg項目的用武之地：基于Debezium和Apache Iceberg。它使您能夠處理來自源數據庫的實時數據變更事件，并將這些事件上傳到任何Iceberg支持的對象存儲中。因此，首先讓我們更詳細地了解一下這兩個項目。

Debezium 是一個分布式流處理平臺，可以實時捕獲數據的變化。它可以用于從各種數據庫（包括MySQL、PostgreSQL和Oracle）中捕獲變化。捕獲的變化隨后會被流式傳輸到下游應用，如數據湖、事件流平臺等。

Apache Iceberg 是一種高性能的大規模分析表格式。Iceberg為大數據帶來了SQL表的可靠性和簡潔性，同時使得Spark、Trino、Flink、Snowfla