基本的CRUD操作
Apache Iceberg作为分析数据集的开放表格式，提供了很好的用户易用性。Iceberg支持SQL或DataFrame API的方式来读写数据湖表。
要在Apache Spark中创建Iceberg表，使用spark-shell或spark.sql(...)来运行CREATE TABLE命令。Apache Spark 3.0可以使用USING Iceberg子句在任何Iceberg catalog中创建表，Iceberg将把Spark中的列类型转换为相应的Iceberg类型。
要创建Iceberg表，有两种catalog目录选项：
- (1) HadoopCatalog：支持存储在HDFS或本地文件系统中的表。
- (2) HiveCatalog：使用Hive Metastore来通过存储对最新元数据文件的引用来跟踪Iceberg表。
在11.2.1节，已经创建了HadoopCatalog类型的hadoop_catalog和HiveCatalog类型的hive_prod。接下来，在hadoop_prod目录中创建数据库和表，代码如下：
// hadoop_prod是前面定义的基于路径的catalog
spark.sql("""
CREATE TABLE hadoop_prod.my_db.my_tb1 (
id bigint,
data string
)
USING iceberg
""")
查看表是否创建成功，代码如下：
spark.sql("SHOW TABLES IN hadoop_prod.my_db") ......
......
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