Iceberg と MinIO を使用したレイクハウス アーキテクチャの決定版ガイド

長すぎる; 読むには

Apache Iceberg はデータの世界に旋風を巻き起こしているようです。当初は Ryan Blue によって Netflix で開発されましたが、最終的には現在存在する Apache Software Foundation に送信されました。その核心は、大規模な分析データ セット (数百 TB から数百 PB を考えてください) のためのオープン テーブル形式です。 マルチエンジン対応フォーマットです。これが意味するのは、Spark、Trino、Flink、Presto、Hive、および Impala はすべて、データ セット上で独立して同時に動作できるということです。データ分析の共通語である SQL に加え、完全なスキーマの進化、非表示のパーティショニング、タイム トラベル、ロールバックとデータの圧縮などの主要な機能もサポートしています。 この投稿では、Iceberg と MinIO がどのように相互に補完し合うか、またさまざまな分析フレームワーク (Spark、Flink、Trino、Dremio、Snowflake) がこの 2 つをどのように活用できるかに焦点を当てています。