出版社内容情報
Apache Icebergは、ストレージ上のファイル群を抽象化し分散クエリエンジンで扱うためのオープンな「テーブルフォーマット」です。本書では、データレイク構築に関する基本的な考え方やIcebergを使うことのメリットといった基本から、Sparkなどの各種分散クエリエンジンにおける実践的な活用方法、そして実運用のためのノウハウまで、豊富なハンズオンとともに解説。次世代のデータ基盤の構築・運用に関わるエンジニア必携の一冊です。
【目次】
■［第1部］Apache Icebergの基本
■■第1章：データレイクの課題とApache Iceberg
・Icebergというテーブルフォーマット
・データレイクのコンセプト
・データレイクの構成要素
・Iceberg登場以前のデータレイクの課題
・Icebergによるデータレイクの課題解決
・データ基盤におけるIcebergの役割
・Icebergを導入する際の注意点
■■第2章：Apache Icebergの仕組みと機能
・「Iceberg」が指すもの
・Icebergテーブルの構造
・代表的なクエリのライフサイクル
・タイムトラベルとロールバックによるデータ復元
・トランザクション分離レベルと同時実行制御
・スキーマ定義
・ソート順の進化
・Icebergにおけるパーティショニング
・ビュー
・テーブルフォーマットバージョン3
■■第3章：Icebergカタログとストレージ
・「カタログ」と「ストレージ」という重要概念
・さまざまなIcebergカタログ
・Icebergのストレージ
・Icebergカタログおよびストレージ実装の設定
■［第2部］分散クエリエンジンでの利用
■■第4章：Apache Spark
・Apache Sparkの概要
・Sparkでデータ処理を実行する
・Icebergの利用を開始する
・Icebergを利用する際のパラメータ設定
・基本的なIceberg機能の利用
・高度なIceberg機能の利用
・ストリーミングでの利用
■■第5章：Apache Flink
・Apache Flinkの概要
・Flinkでデータ処理を実行する
・Icebergの利用を開始する
・基本的なIceberg機能の利用
・高度なIceberg機能の利用
■■第6章：Trino
・Trinoの概要
・Trinoでデータ処理を実行する
・Icebergの利用を開始する
・DDL（Data Definition Language）
・DML（Data Manipulation Language）
■■第7章：Apache Hive
・Apache Hiveの概要
・Hiveでデータ処理を実行する
・Icebergの利用を開始する
・Hiveで実行できるIcebergの機能
・DDL（Data Definition Language）
・DML（Data Man
内容説明
データの価値を最大化するテーブルフォーマットを実践的なハンズオンとともに完全解説！データレイクとＩｃｅｂｅｒｇの基本概念。分散クエリエンジンごとの利用方法。Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓで活かす運用ノウハウ。具体的なユースケースごとのパターン。本番運用を見据えたテクニック。
目次
第１部 Ａｐａｃｈｅ Ｉｃｅｂｅｒｇの基本（データレイクの課題とＡｐａｃｈｅ Ｉｃｅｂｅｒｇ；Ａｐａｃｈｅ Ｉｃｅｂｅｒｇの仕組みと機能；Ｉｃｅｂｅｒｇカタログとストレージ）
第２部 分散クエリエンジンでの利用（Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ；Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋ；Ｔｒｉｎｏ ほか）
第３部 ユースケースと応用（ユースケースとソリューションパターン；ＡＷＳでＩｃｅｂｅｒｇを活用する；運用管理 ほか）
