【要約】【Apache Iceberg】代表的な特徴を実機で確かめてみた on OCI [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
データエンジニアが、複数の計算エンジンを混在させるデータレイクハウスを構築する際、データの整合性確保に課題を抱える。具体的には以下の問題に直面する。
- ・書き込み中の不完全なデータが読み手に露出するリスク。
- ・エンジン間でデータをコピー・変換する際の計算コストと遅延。
- ・過去のデータ状態への迅速な復元が困難な点。
// Approach
筆者は、OCI上のサービスを用いて、Icebergの特性を実機で検証するマルチエンジン環境を構築した。以下のステップで検証を行っている。
- ・ADBのAICATをRESTカタログとして利用。
- ・Spark、Trino、ADBの3エンジンから同一データを参照。
- ・SparkのMERGE処理にUDFによる遅延を加え、書き込み中の挙動を観測。
- ・スナップショットIDを用いたタイムトラベルをSQLで実行。
// Result
検証の結果、Icebergが提供する一貫性と共有性能が、実環境でも有効であることが実証された。
- ・書き込み中のデータが読み手に露出しないことを確認。
- ・コミットの瞬間にデータが切り替わる原子的特性を確認。
- ・スナップショットIDによるタイムトラベルの有効性を確認。
- ・エンジン間のメタデータ互換性に関する具体的な課題を特定。
Senior Engineer Insight
> マルチエンジン環境でのデータレイクハウス構築において、Icebergは極めて強力な基盤となる。計算リソースを最適化するためにエンジンを使い分ける現場では、カタログを介した一貫性の保証が不可欠だ。ただし、本検証で示されたように、カタログの認証管理やエンジン間のメタデータ互換性には注意が必要である。実戦投入前には、利用するエンジン間の相性と、カタログの可用性設計を徹底すべきだ。