データレイクハウスの未来：Apache Icebergの説明

今日のデータ管理は完全に変化していることを知っています。数十年にわたり、企業は情報を適切な方法で格納していたデータウェアハウスに頼っていました。それらは構造化され、統治され、情報の抽出が迅速であり、高価で硬直した性質を持っています。それに対して、データレイクはより効率的であり、構造に関係なく膨大な量のデータを格納することができます。しかし、データレイクハウスアーキテクチャの登場により、データレイクとデータウェアハウスの利点が組み合わされています。レイクハウスモデルは、データレイクが提供する柔軟性を保持しながら、データウェアハウスの信頼性、統治、パフォーマンスを統合しています。

大規模データ分析のために作成された最も注目すべきオープンソースのテーブル形式は、Apache Icebergです。Icebergはこの変革の最前線にあり、レイクハウスアーキテクチャにおけるデータの価値を向上させています。さらに、Icebergは、スキーマ進化、ACIDトランザクション、データの整合性、およびクエリのパフォーマンスを含む、データレイクが直面する多くの問題に対するソリューションを提供しています。

このブログ投稿は、現代のデータアーキテクチャにおけるApache Icebergの役割を探る3部作の最初の記事です。この投稿では、以下のトピックに焦点を当てます：

1. データウェアハウスからデータレイクへの進化
2. 伝統的なアプローチに関連する課題
3. Apache Icebergがこれらの制約にどのように対処しているか

このシリーズの次の投稿では、Icebergのアーキテクチャにより詳しく触れ、Icebergテーブル内でクエリがどのように機能するかを探ります。

要約：データレイクの進化

データウェアハウスからデータウェアハウスは、数々の年月にわたり、ビジネスが分析の中心基盤として依存してきました。データウェアハウスは、さまざまなソースから構造化データを収集し、効率的にレポートや洞察を生成するための中央リポジトリとして機能します。現在、データウェアハウスは迅速なクエリパフォーマンスと堅牢なガバナンスメカニズムを可能にし、信頼性が高く、よく構築されています。

それにもかかわらず、データ量が増加すると組織は新たな問題に直面しました。

1. 高いコンピューティングとストレージ料金によるストレージコストの増加
2. 柔軟性のないスキーマエンフォースメントにより、半構造化データや非構造化データの統合が困難に
3. AIや機械学習ワークロードのサポートが限られていた

その解決策として、企業はデータレイクの活用を開始しました。これにより、企業は生データ、構造化データ、非構造化データをAmazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage、Hadoop Distributed File Systemなどの安価なストレージに保持できるようになりました。

データレイクの利点には次の要素が含まれます：

1. 特定のクラウド環境内でのストレージコスト削減
2. 非構造化、半構造化、さらには構造化データなどの新しいデータ形式の使用
3. AIや機械学習アプリケーションの利用の向上

これらの利点があるにもかかわらず、データレイクは新たな問題を提起しました。

1. ガバナンスとスキーマの欠如が不整合なデータセットを引き起こしました。
2. インデックスの効率的な利用とフルテーブルスキャンの不適切な使用により、クエリのパフォーマンスが低下しました。
3. ACIDトランザクションの欠如により、マルチユーザー環境でのデータ整合性の保証が困難になりました。

データレイクハウスの登場

データレイクハウスは、データレイクの拡張性と経済的利点をデータウェアハウスの生産性、信頼性、トランザクション機能と融合させたものです。これは現代の設計パラダイムです。

データレイクハウスの主な利点は次のとおりです：

1. 低価格でのストレージと処理機能の両立
2. ACIDトランザクションを通じた効率的なデータ管理
3. 既存のクエリに影響を与えることなくスキーマの変更 – スキーマの進化
4. 時間旅行機能を通じてテーブルの以前のバージョンを取得

これらの機能の導入により、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Icebergなどの最新のテーブル形式が開発されました。これらの構造により、データレイクがデータウェアハウスのように機能することが容易になりましたが、構造化されたメタデータレイヤーの導入により、柔軟性と非構造化性を維持できるようになりました。これらのテーブル形式の中で、Apache Icebergは主要な選択肢として登場し、データレイクハウスアーキテクチャへの移行を検討している組織に堅牢なソリューションを提供しています。

Apache Iceberg: データレイクハウスのゲームチェンジャー

テーブル形式とは何ですか？

テーブル形式を使用することで、データレイクに格納された大量の情報を効果的に管理する方法が提供されます。それには以下のようないくつかの機能が含まれています：

1. データをテーブルに構造化して効果的な管理やクエリを可能にすること。
2. データの効率的な削除や更新、およびスキーマの変更を行うこと。
3. メタデータの変更によってクエリ応答時間を改善すること。

他の伝統的なテーブル形式であるHiveなどと同様に、ディレクトリベースのストレージに依存していたため、一部のファイルディレクトリの内容からテーブルが構築されました。ただし、この方法はクエリエンジンがクエリを実行する前にディレクトリ全体をフィルタリングする必要があるため、パフォーマンスのボトルネックを引き起こしました。

HiveからIcebergへの進化

Hiveテーブル形式は、初期にデータレイクを構築する問題を解決しようとしました。目的は、ユーザーがApache HiveやPrestoで使用されるSQLのようなクエリを使用してデータセットをテーブルに整理できるようにすることでした。ただし、Hive形式には重要な欠点があります：

1. ACIDトランザクションの欠如による異なるソースからの同時書き込みに起因する不整合。
2. メタデータの効率的な管理による高コストなファイルリスト操作。
3. 手動での最適化パーティショニングの課題による遅いクエリ。

Apache Icebergがこれらの課題をどのように解決するか

Apache Icebergは、Hiveで発生する問題を排除しつつ、ACIDトランザクション、スキーマ進化、およびデータレイクでのクエリの高速パフォーマンスを提供する現代のテーブル形式です。

Apache Icebergの重要な利点には、次のものがあります：

1. 信頼性のあるデータ更新と整合性を保証するACIDトランザクション。
2. 時間を遡って歴史的データスナップショットをクエリする能力。
3. 既存のクエリを壊すことなく列の追加、名前変更、または削除を許可するスキーマ進化。
4. 自動的にパーティション戦略を最適化するパーティションの進化。
5. 効率的なメタデータ管理により不要なファイルスキャンが削減され、クエリの実行が高速化される。

最終的なコメント

Apache Icebergの登場により、データ管理は劇的に変化しました。これにより、企業はデータレイクハウスアプローチに移行し、パフォーマンスを犠牲にすることなく、情報を費用対効果の高いかつ高度にスケーラブルな方法で管理できるようになりました。 Apache Icebergの発明により、分析が変容しており、その使用は着実に増加しています。このシリーズの最終投稿にご期待ください。次の2つのブログ投稿では、焦点が以下に移る予定です：

• 第2部：Apache Icebergのアーキテクチャ、データ、メタデータ、およびカタログレイヤーを含む。
• 第3部：Icebergのクエリメカニズム、読み書き、タイムトラベル、およびクエリの最適化方法を含む。