Hive と Iceberg の統合技術と性能最適化

はじめに

Hive は大規模データ処理において広く利用される分佈式データウェアハウスソリューションであり、Fortune 500 企業において重要な役割を果たしています。一方、Iceberg は最新のテーブルフォーマットとして、クラウド環境での性能向上と柔軟な機能拡張を実現しています。本記事では、Hive と Iceberg の統合技術、主な機能、性能最適化戦略について詳しく解説します。

技術の定義と基本概念

Hive の背景とアーキテクチャ

Hive は、MapReduce、Tez、Spark などのエンジンをサポートし、Apache Calcite を使用したクエリプランニングを実現するツールです。主要なコンポーネントは以下の通りです：

• HMS (Hive Metastore)：メタデータを保存。
• HS2 (Hive Server 2)：クエリ処理、実行エンジン、セキュリティ認証。
• 表維護機能：圧縮、統計情報収集。
• 表フォーマット：従來の外部表・管理表、Acid 表をサポート。

Iceberg の特徴

Iceberg は、クラウドとオンプレミス環境で動作可能なテーブルフォーマットであり、以下の機能を提供します：

• 時間旅行：過去のデータ狀態を再現。
• ブランチ管理：データのバージョン管理。
• スナップショット管理：ストレージの最適化。
• 統計情報最適化：クエリパフォーマンスの向上。

主要な機能と性能最適化

ストレージハンドラと表フォーマット

Hive は Storage Handler インターフェースを提供し、Iceberg 表フォーマットをサポートします。STORED BY ICEBERG を使用して Iceberg 表を作成し、自動的に Iceberg の機能を継承します。以下のフォーマットが使用されます：

• HiveIcebergInputFormat
• HiveIcebergOutputFormat
• HiveIcebergSerDe

DDL/DML の自動互換性

Iceberg 表を作成後、従來の Hive の DDL/DML 語句は自動的に互換性を持ちます。以下の操作が可能になります：

• ブランチ作成：CREATE BRANCH <name>
• ブランチ削除：DROP BRANCH <name>
• タグ付け：TAG <tag> ON BRANCH <name>
• ブランチマージ：MERGE BRANCH <name> INTO <table>

スナップショット管理

• 時間旅行：TIMESTAMP AS OF を使用して過去のスナップショットを參照。
• スナップショットライフサイクル管理：EXPIRE SNAPSHOT で古いスナップショットを削除、ROLLBACK で特定のスナップショットに回復。
• スナップショット管理コマンド：LIST SNAPSHOT、DELETE SNAPSHOT。

統計情報最適化

Puffin を使用して行數、NDV、ヒストグラムなどの統計情報を保存します。統計情報により、クエリプラン生成が最適化され、計算リソースの消費が削減されます。統計情報の種類には、ROW_COUNT、NDV、HISTOGRAM、MIN/MAX が含まれます。

マージ戦略

• Copy On Write (COW)：書き込み時にデータを複製。クエリ速度が速く、書き込みコストが高い。
• Merge On Read (MoR)：書き込み時にマージ。クエリ速度が遅く、書き込みコストが低い。
• 性能比較：TPC-DS データに基づく比較では、COW のクエリ速度が MoR より速く、MoR の更新速度が COW より速い。
• 適用場面：高クエリ頻度には COW、高書き込み頻度には MoR を選択。

マイグレーションツール

• 表変換コマンド：ALTER TABLE <table> CONVERT TO ICEBERG を使用して現存の表を Iceberg 表に変換。
• 自動生成：Manifest ファイルとスナップショットを自動生成。原始データファイルは変更されない。
• サポート：外部表と管理表の変換が可能。

権限管理

• 認証：LDAP、Kerberos、JWT をサポート。
• 授權：Hive Ranger プラグインを使用して表レベルと列レベルのアクセス制御を実現。
• 例：ユーザーがクレジットカード番號の末尾のみを表示できるようにする。
• 設定手順：Ranger 策略を定義し、クエリ時に自動的にフィールドのマスクとアクセス制御を適用。

性能と最適化

• クエリ最適化：統計情報によりクエリプランの効率が向上。
• スナップショット管理：ストレージの浪費を抑える。
• マージ戦略選択：業務ニーズに応じて COW または MoR を選択。
• マイグレーションコスト：データファイルの再構築を必要とせず、変換コマンドのみで Iceberg 機能を有効化。

結論

Hive と Iceberg の統合により、ブランチ管理、時間旅行、スナップショット制御、柔軟なマージ戦略が実現されます。統計情報と権限管理により、クエリ効率とデータセキュリティが向上します。実裝時には、性能要件や業務ニーズに応じて適切なマージ戦略を選択し、スナップショットライフサイクルを管理することが重要です。