Apache Iceberg ist ein Open-Source-Tabellenformat, das für analytische Datasets in großem Umfang entwickelt wurde, die in Data Lakes gespeichert werden. Es behebt viele der Einschränkungen herkömmlicher Data-Lake-Tabellenformate und bietet eine höhere Zuverlässigkeit, Leistung und Flexibilität für Data-Lakehouse-Architekturen. Sie können sich das als eine intelligente Schicht vorstellen, die über Ihrem Data Lake-Speicher (z. B. Cloud Storage) liegt und datenbankähnliche Funktionen für Ihre riesigen Datasets bereitstellt. Anstatt Dateien zu verwalten, verwaltet Iceberg Tabellen als Sammlungen von Datendateien, wodurch Funktionen wie Schema-Weiterentwicklung, Zeitreise und effizientere Abfrageplanung möglich werden. So können Datenanalysten, Data Scientists und Entwickler einfacher und effizienter mit Daten in Data Lakes arbeiten und ihre Analyseaufgaben ausweiten.
Apache Iceberg erfüllt eine Vielzahl von Zwecken in modernen Datenarchitekturen, insbesondere in solchen, die Data Lakes nutzen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören:
Im Kern funktioniert Apache Iceberg über eine Metadatenebene, die über den tatsächlichen Datendateien in Ihrem Data Lake liegt. Diese Metadaten erfassen die Struktur und den Inhalt Ihrer Tabellen auf eine organisiertere und robustere Weise als herkömmliche dateibasierte Systeme. Hier eine Übersicht der wichtigsten Mechanismen:
Die Architektur von Apache Iceberg umfasst mehrere wichtige Komponenten, die zusammenarbeiten:
Apache Iceberg erweitert die Möglichkeiten von Data Lakes erheblich, da ein zuverlässiges und leistungsfähiges Tabellenformat hinzugefügt wird. In herkömmlichen Data Lakes ohne ein Tabellenformat wie das von Iceberg sind Daten oft nur eine Sammlung von Dateien. Das kann zu mehreren Herausforderungen führen:
Iceberg spricht diese Einschränkungen an, indem es eine strukturierte Schicht über dem Data Lake bereitstellt. Es bringt so Datenbank-ähnliche Funktionen in Data Lakes und verwandelt diese in leistungsstärkere und besser verwaltebare Data Lakehouses. Durch die Verwaltung von Tabellen als Sammlungen von Dateien mit umfangreichen Metadaten ermöglicht Iceberg Folgendes:
Apache Iceberg bietet zwar erhebliche Vorteile, aber es müssen auch einige Herausforderungen berücksichtigt werden:
Erhöhte Komplexität
Die Einführung von Iceberg fügt dem Data Lake eine weitere Abstraktionsebene hinzu, was die Gesamtkomplexität des Systems erhöhen kann. Für das Verständnis und die Verwaltung der Metadatenebene sind spezifische Kenntnisse erforderlich.
Katalogabhängigkeit
Iceberg verwendet einen Katalogdienst (z. B. Hive Metastore), um die Speicherorte von Tabellenmetadaten zu verwalten. Die Verfügbarkeit und Leistung des Katalogs kann sich auf das gesamte System auswirken.
Lernkurve
Die Teams müssen die Konzepte und Best Practices von Iceberg kennenlernen, was möglicherweise Schulungen und Weiterbildung erfordert.
Potenzielle Kosten
Obwohl Iceberg in vielen Fällen die Abfrageleistung optimiert, führt die Metadatenverwaltung selbst zu einem gewissen Overhead, insbesondere bei sehr kleinen Datasets oder extrem einfachen Abfragen.
Toolreife
Das Iceberg-Ökosystem wächst zwar schnell, aber einige Tools und Integrationen sind im Vergleich zu etablierteren Data-Warehouse-Technologien noch nicht so ausgereift.
Aufwand für die Migration
Die Migration bestehender Data Lakes zu Iceberg kann ein erhebliches Unterfangen sein, das möglicherweise das Umschreiben von Daten und Änderungen an bestehenden Datenpipelines erfordert.
Google Cloud bietet eine stabile Umgebung für die Nutzung von Apache Iceberg. Mehrere Google Cloud-Dienste lassen sich gut in Iceberg einbinden, sodass Nutzer leistungsstarke und skalierbare Data-Lakehouse-Lösungen erstellen können.
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