하나의 데이터, 멀티 엔진: Apache Iceberg로 구축하는 데이터레이크

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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

이 게시물은 ~Apache Iceberg 기반 데이터레이크로 멀티 엔진을 활용한 아키텍처 도입 배경과 구현 과정 설명.

문제 인식

단일 Redshift 클러스터의 적재 비효율, 리소스 경합, 비용 증가 문제.

해결 전략

Iceberg로 데이터 포맷 통일하여 Parquet on GCS에 저장하고 BigLake Metastore로 메타데이터 중앙화, Spark는 쓰기·ETL, BigQuery는 읽기·분석으로 역할 분리.

얻은 효과

벤더 종속성 완화, 멀티 엔진 활용 가능, 서버리스 쿼리로 운영 단순화와 동시성 문제 해소

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