这是 Databricks 官方 Agent Skills 仓库中的一项技能，主题是「Apache Iceberg on Databricks」，说明如何在 Databricks 上使用 Apache Iceberg。资料基于 Databricks 提供的三种主要方式：原生托管型 Iceberg 表、用于 Delta 到 Iceberg 互操作的 UniForm，以及供外部引擎访问的 Iceberg REST Catalog（IRC）。
用途 用于在 Databricks 环境中创建和管理 Iceberg 表、让既有 Delta 表可被外部引擎以 Iceberg 方式读取、以及将 Databricks 表暴露给外部引擎。技能资料按用途给出明确的文档导航建议，例如创建新 Iceberg 表、让 Delta 表可被读取为 Iceberg、让流式表或物化视图可被读取为 Iceberg、在 Managed Iceberg 与 UniForm 及兼容模式之间做选择、通过 REST API 暴露表、与 Snowflake 集成、连接 PyIceberg/OSS Spark/Flink/EMR/Kafka 等，分别指向对应的参考文件。
主要能力 资料列出了若干核心概念：托管型 Iceberg 表（使用 USING ICEBERG 原生创建，可在 Databricks 与外部 Iceberg 引擎中进行完整读写）；外部 Iceberg 读取（即 Uniform，Delta 表自动生成 Iceberg 元数据，外部以 Iceberg 读取、内部以 Delta 写入）；兼容模式（用于 SDP 管道中流式表与物化视图的 UniForm 变体）；Iceberg REST Catalog（Unity Catalog 内置的实现 Iceberg REST Catalog 规范的 REST 端点，供外部引擎如 Spark、PyIceberg、Snowflake 访问 UC 管理的 Iceberg 数据）；Iceberg v3（下一代格式，Beta，DBR 17.3+，支持删除向量、VARIANT 类型、行谱系）。资料还给出读写能力矩阵，区分 Databricks 读写与外部 IRC 读写，以及常见问题（如不支持的 CDF、UniForm 异步延迟、压缩编解码器、Snowflake 提交数限制、删除向量与 UniForm 的冲突、不支持 SHALLOW CLONE、外部引擎版本不匹配等）。
使用方式 资料给出的快速开始示例包括：用 CREATE TABLE ... USING ICEBERG 创建无聚簇的托管 Iceberg 表；使用 PARTITIONED BY（推荐用于跨平台，标准 Iceberg 语法，在 EMR/OSS Spark/Trino/Flink 上可用）；以及在 Iceberg v2 上使用 CLUSTER BY（DBR 专有语法）时需手动将 delta.enableDeletionVectors 与 delta.enableRowTracking 设为 false，在 Iceberg v3 上则不需要 TBLPROPERTIES。对已有 Delta 表启用 UniForm 使用 ALTER TABLE ... SET TBLPROPERTIES，设置 delta.columnMapping.mode = 'name'、delta.enableIcebergCompatV2 = 'true'、delta.universalFormat.enabledFormats = 'iceberg'。资料还列出必须遵循的关键规则：必须使用 Unity Catalog；不得将 Iceberg 库安装到 Databricks Runtime；不得设置 write.metadata.path 或 write.metadata.previous-versions-max；须先确定适合的 Iceberg 模式再写代码；PARTITIONED BY 与 CLUSTER BY 对外部引擎产生相同 Iceberg 元数据；托管 Iceberg 表上不得在 PARTITIONED BY 中使用基于表达式的分区变换（bucket()、years()、months()、days()、hours()），只支持普通列引用。
适用场景 适用于需要在 Databricks 上创建和管理 Iceberg 表、需要让 Delta 表或流式表/物化视图被外部 Iceberg 引擎读取、需要将 Databricks 表开放给外部引擎访问、或需要与 Snowflake 及 PyIceberg/OSS Spark/EMR/Flink/Kafka Connect 等外部引擎互通的场景。
限制 资料明确指出：托管 Iceberg 表不支持 Change Data Feed（CDF）；UniForm 元数据生成为异步，写入后外部引擎可能短暂看不到最新数据；托管 Iceberg 表默认使用 zstd 压缩，较旧的读取器可能失败；Snowflake 的 Iceberg 目录集成只能看到最近 1000 次 Iceberg 提交；启用 UniForm 需先禁用删除向量；Iceberg 表不支持 SHALLOW CLONE；Iceberg v3 表需要 Iceberg 库 1.9.0+。Iceberg v3 处于 Beta。资料未提供收费、价格等信息。