Apache Iceberg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） [電子書籍]

Apache Iceberg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） の 商品概要

• 大規模クラウドのデータ課題を解決するオープンテーブルフォーマットの決定版
  　現代のビッグデータ基盤は、前処理の複雑さやツールへの依存といった多くの課題を抱えています。こうした問題を解決するために登場したのが、オープンソースのテーブルフォーマットApache Icebergです。本書は、Icebergの基礎から実践的な応用までを網羅したガイドブックです。Icebergの仕組みや使い方を学ぶことで、インタラクティブな分析、バッチ処理、機械学習、ストリーミング処理を効率的に実現できます。
  
  ●本書の特徴
  ○データ活用の障壁をなくす：データの抽出・変換・書き出しといった複雑な前処理をシンプルにし、データ統合を容易にします。これにより、効率的な分析が可能になります。
  ○Icebergのすべてを体系的に習得：なぜIcebergが生まれたのかという背景から、独自のアーキテクチャ、テーブル操作の裏側で行われる処理まで、その仕組みを深く理解できます。
  ○主要ツールでの実践ノウハウ：Apache Spark、Dremio、AWS Glue、Apache Flinkなど、人気のデータ処理エンジンでの具体的な使い方をハンズオン形式で学べます。
  ○本番運用で役立つ知識：メタデータテーブルによる監視、Gitライクなブランチ機能によるデータ変更の分離、リスクを抑えた移行戦略など、本番環境での運用ノウハウを習得できます。
  
  ●本書の構成
  第1章　Apache Iceberg へようこそ
  第2章　Apache Iceberg のアーキテクチャ
  第3章　読み書きを行なうクエリのライフサイクル
  第4章　Icebergテーブルの最適化
  第5章　Icebergカタログ
  第6章　Apache Spark
  第7章　Dremio SQLクエリエンジン
  第8章　AWS Glue
  第9章　Apache Flink
  第10章　Apache Icebergの本番利用
  第11章　Apache Icebergとストリーミング処理
  第12章　ガバナンスおよびセキュリティ
  第13章　Apache Icebergへの移行
  第14章　Apache Iceberg のユースケース
  
  ●こんな方におすすめ
  ○データエンジニア、データアーキテクト
  ○データレイクハウスの構築・運用に関わる方
  ○ビッグデータ基盤のパフォーマンスやコストに課題を感じている方
  
  　本書を通して、Icebergを自在に操り、複雑なデータ課題をシンプルに解決できるプロフェッショナルを目指してください。
  
  ※本書はO'Reilly Media『Apache Iceberg The Definitive Guide』の邦訳です。
  
  

• 目次

  表紙
  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
  

Apache Iceberg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） の商品スペック