데이터 레이크에서 사용자 애플리케이션까지: Bigtable이 Apache Iceberg와 함께 작동하는 방식

Bigtable Spark 커넥터는 Apache Spark에서 직접 Bigtable 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하여 Apache Iceberg를 활용하는 강력한 사용 사례를 가능하게 합니다. 이 커넥터를 사용하면 Scala, SparkSQL 및 DataFrames에서 Apache Spark를 사용하여 Bigtable 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이 통합은 ML 모델 훈련, ETL/ELT 또는 실시간 대시보드 생성을 지원하는 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 운영 데이터에 대한 직접적인 액세스를 제공합니다. 또한 커넥터는 조인 푸시다운 및 동적 열 필터링과 같은 쿼리 최적화를 지원합니다. 이는 Bigtable과 Apache Iceberg의 통합을 가속화된 데이터 과학, 낮은 대기 시간 제공 및 기타 사용 사례에 개방합니다. 데이터 과학자는 Apache Spark 환경 내에서 Bigtable의 운영 데이터와 직접 상호 작용하여 데이터 준비, 탐색, 분석 및 Iceberg 테이블 생성을 간소화할 수 있습니다. 또한 커넥터는 쓰기 백 기능을 지원하여 낮은 대기 시간 제공을 가능하게 하고 Bigtable에 대한 실시간 업데이트를 가능하게 합니다. 시작하려면 사용자는 Bigtable Spark 커넥터 종속성을 Apache Spark 인스턴스에 추가하고 JSON을 사용하여 Spark 데이터 형식과 Bigtable 데이터 형식 간의 매핑을 생성해야 합니다. 이 커넥터는 차량 원격 측정 추적과 같은 다양한 사용 사례에 사용할 수 있으며 Bigtable Data Boost와 결합하여 Bigtable 애플리케이션 성능에 영향을 주지 않고 운영 데이터에 대한 고처리량 읽기 작업을 활성화할 수 있습니다.