Apache Iceberg は、データレイクに保存される大規模な分析データセット向けに設計されたオープンソースのテーブル形式です。従来のデータレイク テーブル形式の多くの制限に対処し、データ レイクハウス アーキテクチャの信頼性、パフォーマンス、柔軟性を向上させます。Cloud Storage などのデータレイク ストレージの上層に位置し、大規模なデータセットにデータベースのような機能を提供するインテリジェント レイヤと考えてください。Iceberg は、単なるファイル管理ではなく、データファイルのコレクションとしてテーブルを管理し、スキーマの進化、タイムトラベル、より効率的なクエリ プランニングなどの機能を実現します。これにより、データ アナリスト、データ サイエンティスト、エンジニアは、データレイク内のデータをより簡単かつ効率的に処理し、分析ワークロードを増やすことができます。
Apache Iceberg は、最新のデータ アーキテクチャ、特にデータレイクを活用するアーキテクチャにおいて、さまざまな目的に使用できます。主なユースケースは次のとおりです。
基本的に、Apache Iceberg は、データレイク内の実際のデータファイルの上にメタデータ レイヤを導入することで機能します。このメタデータは、従来のファイルベースのシステムよりも整理された堅牢な方法でテーブルの構造とコンテンツをトラッキングします。主なメカニズムは次のとおりです。
Apache Iceberg のアーキテクチャには、次のようないくつかの主要コンポーネントが連携して機能します。
Apache Iceberg は、信頼性とパフォーマンスに優れたテーブル形式を追加することで、データレイクの機能を大幅に強化します。Iceberg のようなテーブル形式がない従来のデータレイクでは、データは多くの場合、単なるファイルの集合体です。これにはいくつかの課題があります。
Iceberg は、データレイクの上に構造化レイヤを構築することで、これらの制限に対処します。データレイクにデータベースのような機能をもたらし、より強力で管理しやすいデータ レイクハウスに変換します。テーブルを豊富なメタデータを持つファイルのコレクションとして管理することで、Iceberg は次のことが可能になります。
Apache Iceberg には大きなメリットがありますが、考慮すべき課題もあります。
増加する複雑さ
Iceberg を導入すると、データレイクに抽象化の層が追加され、システム全体の複雑さが増す可能性があります。メタデータ レイヤを理解して管理するには、特定の知識が必要です。
カタログの依存関係
Iceberg は、テーブルのメタデータの場所を管理するために、カタログ サービス(Hive Metastore など)を使用しています。カタログの可用性とパフォーマンスは、システム全体に影響を与える可能性があります。
学習曲線
チームは、Iceberg に関連するコンセプトとベスト プラクティスを学ぶ必要があります。そのためにトレーニングやスキルアップが必要になる場合があります。
潜在的なオーバーヘッド
Iceberg は多くの場合、クエリのパフォーマンスを最適化しますが、メタデータ管理自体にオーバーヘッドが発生します。特に、非常に小さなデータセットや非常に単純なクエリの場合に顕著です。
ツールの成熟度
Iceberg のエコシステムは急速に成長していますが、ツールやインテグレーションの一部は、確立されたデータ ウェアハウジング テクノロジーに比べて、まだ成熟していない可能性があります。
移行の労力
既存のデータレイクを Iceberg を使用するために移行するのは、データの書き換えや既存のデータ パイプラインの変更が必要になる可能性があり、大規模な作業になる可能性があります。
Google Cloud は、Apache Iceberg を活用するための堅牢な環境を提供します。いくつかの Google Cloud サービスが Iceberg とうまく統合されるため、ユーザーは強力でスケーラブルなデータ レイクハウス ソリューションを構築できます。