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インプレス［コンピュータ・IT］ムック ApacheIceberg活用入門オープンテーブルフォーマットによるデータレイク＆データレイクハウス
インプレス / 2025年11月12日 / 全479ページ
大規模なデータ基盤の課題を解決するオープンソースのテーブルフォーマット「Apache Iceberg」の解説書。Icebergの仕組みから、データ活用の効率化、主要ツールでの実践的な使い方、本番環境での運用ノウハウまで、幅広く網羅。データエンジニアやデータレイクハウスの構築・運用に携わる方におすすめの一冊。
目次
- 本書情報および正誤表のWebページ
- 日本語版の刊行にあたって── 翻訳・監修者による前書き
- 推薦のことば
- 目次
- 序文
- フィードバックと質問
- 表記上のルール
- コード例や追加資料謝辞
- 翻訳・監修者謝辞
- 第1部 Apache Icebergの基礎
- 第1章 Apache Icebergへようこそ
- 1-1 どのようにここまでたどり着いたのか？ 簡単な歴史の振り返り
- 1-2 データウェアハウス
- 1-3 データレイク
- 1-4 データレイクとデータウェアハウスのどちらで分析するとよいか？
- 1-5 データレイクハウス
- 1-6 テーブルフォーマットとは何か？
- 1-7 Hive：最初のテーブルフォーマット
- 1-8 モダンなデータレイクのテーブルフォーマット
- 1-9 Apache Icebergとは何か？
- 本書情報および正誤表のWebページ
- 日本語版の刊行にあたって── 翻訳・監修者による前書き
- 推薦のことば
- 目次
- 序文
- フィードバックと質問
- 表記上のルール
- コード例や追加資料謝辞
- 翻訳・監修者謝辞
- 第1部 Apache Icebergの基礎
- 第1章 Apache Icebergへようこそ
- 1-1 どのようにここまでたどり着いたのか？ 簡単な歴史の振り返り
- 1-2 データウェアハウス
- 1-3 データレイク
- 1-4 データレイクとデータウェアハウスのどちらで分析するとよいか？
- 1-5 データレイクハウス
- 1-6 テーブルフォーマットとは何か？
- 1-7 Hive：最初のテーブルフォーマット
- 1-8 モダンなデータレイクのテーブルフォーマット
- 1-9 Apache Icebergとは何か？
- 1-10 まとめ
- 第2章 Apache Icebergのアーキテクチャ
- 2-1 データレイヤー
- 2-2 メタデータレイヤー
- 2-3 カタログ
- 2-4 まとめ
- 第3章 読み書きを行なうクエリのライフサイクル
- 3-1 Apache Icebergにおける書き込みクエリ
- 3-2 Apache Icebergにおける読み取りクエリ
- 3-3 まとめ
- 第4章 Icebergテーブルの最適化4-1 コンパクション
- 4-2 コンパクションの演習
- 4-3 ソート
- 4-4 Z オーダー
- 4-5 パーティショニング
- 4-6 コピーオンライトvsマージオンリード
- 4-7 その他の考慮点
- 4-8 まとめ
- 第5章 Icebergカタログ5-1 Icebergカタログの要件
- 5-2 カタログの比較
- 5-3 カタログの移行
- 5-4 まとめ
- 第2部 Apache Icebergハンズオン
- 第6章 Apache Spark
- 6-1 設定
- 6-2 DDLの操作
- 6-3 データの読み込み
- 6-4 データの書き込み
- 6-5 Icebergテーブルを管理するためのプロシージャ
- 6-6 まとめ
- 第7章 Dremio SQLクエリエンジン7-1 設定
- 7-2 DDLの操作
- 7-3 データの読み込み
- 7-4 データの書き込み
- 7-5 Icebergテーブルを管理するためのプロシージャ
- 7-6 まとめ
- 監修・補足 Trino SQLクエリエンジンA-1 設定
- A-2 DDLの操作
- A-3 データの読み込み
- A-4 データの書き込み
- A-5 Icebergテーブルを管理するためのプロシージャ
- 監修・補足 Apache Hive SQLクエリエンジンB-1 設定
- B-2 DDL の操作
- B-3 DML の操作
- B-4 データの読み込み
- B-5 Icebergテーブルを管理するためのプロシージャ
- 第8章 AWS Glue
- 8-1 設定
- 8-2 Glueカタログを用いたテーブル作成
- 8-3 まとめ
- 第9章 Apache Flink
- 9-1 設定
- 9-2 DDL の操作
- 9-3 データの読み込み
- 9-4 データの書き込み
- 9-5 FlinkのDataStreamおよびTable API を使用したApache Icebergテーブル操作
- 9-6 まとめ
- 第3部 Apache Iceberg実践
- 第10章 Apache Icebergの本番利用
- 10-1 Apache Icebergのメタデータテーブル
- 10-2 ブランチを利用した変更の分離
- 10-3 マルチテーブルトランザクション
- 10-4 変更のロールバック
- 10-5 まとめ
- 第11章 Apache Icebergとストリーミング処理
- 11-1 Apache Sparkを利用したストリーミング
- 11-2 Apache Flinkを利用したストリーミング
- 11-3 Kafka Connectを利用したストリーミング
- 11-4 AWS を利用したストリーミング
- 11-5 まとめ
- 第12章 ガバナンスおよびセキュリティ
- 12-1 データファイルの安全化
- 12-2 セマンティックレイヤーにおける安全化と制御
- 12-3 カタログレベルでのセキュリティとガバナンス
- 12-4 安全性と制御に関する追加の考慮事項
- 12-5 まとめ
- 第13章 Apache Icebergへの移行
- 13-1 移行の際の考慮事項
- 13-2 HiveテーブルからIcebergテーブルへの移行
- 13-3 Delta LakeからApache Icebergへの移行
- 13-4 Apache HudiからApache Icebergへの移行
- 13-5 ファイル単位でのApache Icebergへの移行
- 13-6 データの再書き込みによる移行
- 13-7 まとめ
- 第14章 Apache Icebergのユースケース
- 14-1 Apache IcebergにおけるWrite-Audit-Publish（WAP）を用いたデータ品質の確保
- 14-2 データレイク上でのBIワークロードの実行
- 14-3 Apache Icebergを用いたCDCの実行
- 14-4 まとめ
- 監修・補足 PyIcebergの利用方法
- 監修・補足 Iceberg Rust
- 監修・補足 LINE ヤフーの活用事例
- 著者翻訳・監修プロフィール
- 索引
- 奥付
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