Apache Iceberg로 데이터 레이크 구축: 멀티 엔진 환경 구축 사례
by DD
5개월 전
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Amazon Redshift의 한계를 극복하기 위해 Apache Iceberg를 도입하여 데이터 레이크 아키텍처를 구축함
BigQuery, Spark 등 여러 엔진을 지원하는 멀티 엔진 환경을 구성하여 유연성을 확보함
데이터 복제 없이 메타데이터 공유를 통해 쿼리 성능 향상 및 비용 절감을 달성함
Iceberg 아키텍처: 데이터와 메타데이터의 분리
Apache Iceberg는 데이터 레이크에서 데이터와 메타데이터를 분리하여 관리한다. 구체적으로 GCS에 Parquet 형식으로 데이터를 저장하고, BigLake Metastore에서 메타데이터를 관리한다. 따라서 여러 엔진이 메타데이터를 공유하여 데이터 일관성을 유지하고, 쿼리 성능을 향상시킨다.
Redshift vs BigQuery: 비용 및 성능 트레이드오프
기존 Redshift는 프로비저닝된 컴퓨팅 자원 내에서 작업을 수행해야 하는 제약이 있었다. BigQuery는 서버리스 아키텍처를 통해 독립적인 리소스 할당을 지원하여, 쿼리 성능을 향상시켰다. 반면, 데이터 전송 비용은 여전히 고려해야 할 사항이며, BigQuery의 자동 최적화 기능은 제한적이다.
Iceberg 데이터 레이크 구축: 실전 적용 가이드
Spark를 사용하여 데이터 변환 및 Iceberg 테이블에 데이터를 쓰고, BigQuery를 통해 애드혹 쿼리 및 BI 분석을 수행한다. 따라서 ACID 트랜잭션, 스키마 변경, 타임 트래블 기능을 활용하여 데이터 품질을 높인다. 결과적으로 멀티 엔진 환경을 구축하여 유연성을 확보한다.
