As of April 20th, 2026, BigLake is now called Google Cloud Lakehouse. BigLake metastore is now called the Lakehouse runtime catalog. Lakehouse APIs, client libraries, CLI commands, and IAM names remain unchanged and still reference BigLake.

Lakehouse Iceberg REST 카탈로그 사용

새 워크플로의 경우 Lakehouse 런타임 카탈로그 내에서 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하는 것이 좋습니다.

이 엔드포인트는 단일 정보 소스 역할을 하여 쿼리 엔진 간의 원활한 상호 운용성을 지원합니다. 이를 통해 Apache Spark와 같은 엔진이 Google Cloud 레이크하우스 테이블을 일관되게 검색, 읽기, 관리할 수 있습니다.

이 방법은 오픈소스 엔진을 사용하여 Cloud Storage의 데이터에 액세스하고 BigQuery를 비롯한 다른 엔진과의 상호 운용성이 필요한 경우에 적합합니다. 세부적인 액세스 제어를 위한 사용자 인증 정보 제공 및 리전 간 복제 및 재해 복구와 같은 기능을 지원합니다.

반면 BigQuery용 맞춤 Apache Iceberg 카탈로그 엔드포인트는 이전 통합입니다. 기존 워크플로는 계속 사용할 수 있지만 REST 카탈로그는 더 표준화되고 기능이 풍부한 환경을 제공합니다.

시작하기 전에

계속하기 전에 레이크하우스 런타임 카탈로그 및 Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 개요를 숙지하세요.

Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
BigLake API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기
API 사용 설정

필요한 역할

Lakehouse 런타임 카탈로그에서 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

카탈로그 사용자 액세스, 스토리지 액세스, 카탈로그의 사용자 인증 정보 판매 모드 관리와 같은 관리 작업을 실행합니다.
- 프로젝트에 대한 BigLake 관리자 (roles/biglake.admin)
- Cloud Storage 버킷에 대한 스토리지 관리자 (roles/storage.admin)
인증 정보 판매 모드에서 테이블 데이터 읽기: 프로젝트의 BigLake 뷰어 (roles/biglake.viewer)
인증 정보 판매 모드에서 테이블 데이터 쓰기: 프로젝트에 대한 BigLake 편집자 (roles/biglake.editor)
사용자 인증 정보 벤더 제공 모드가 아닌 모드에서 카탈로그 리소스 및 테이블 데이터를 읽습니다.
- 프로젝트에 대한 BigLake 뷰어 (roles/biglake.viewer)
- Cloud Storage 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 (roles/storage.objectViewer)
사용자 인증 정보 벤더 제공 모드가 아닌 모드에서 카탈로그 리소스를 관리하고 테이블 데이터를 작성합니다.
- 프로젝트에 대한 BigLake 편집자 (roles/biglake.editor)
- Cloud Storage 버킷에 대한 스토리지 객체 사용자 (roles/storage.objectUser)
BigQuery 카탈로그 페더레이션으로 DML 작업을 실행합니다.
- 프로젝트에 대한 BigQuery 데이터 편집자(roles/bigquery.dataEditor)
- Cloud Storage 버킷에 대한 스토리지 관리자 (roles/storage.admin) Managed Service for Apache Spark와 같은 쿼리 엔진을 사용하여 DML 작업을 실행하는 경우 해당 엔진에서 작업을 실행하는 데 사용하는 서비스 계정에 이러한 역할을 부여하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

제한사항

Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트에는 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.

일반 제한사항

Trino는 Compute Engine 2.3 이미지 버전 2.3.16 이상에서 Apache Spark용 관리 서비스를 사용하는 경우에만 BigQuery 카탈로그 페더레이션과 함께 지원됩니다.
인증 정보 판매 모드를 사용하는 경우 io-impl 속성을 org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO로 설정해야 합니다. 기본값인 org.apache.iceberg.hadoop.HadoopFileIO는 지원되지 않습니다.

표 제한사항

Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 통해 관리되는 테이블은 행 수준 및 열 수준 보안과 같은 세분화된 액세스 제어 (FGAC)를 지원하지 않습니다.

데이터 제한사항

Parquet 파일만 지원됩니다. BigQuery에서 Parquet 파일을 처리하는 방법에 관한 자세한 내용은 Cloud Storage에서 Parquet 데이터 로드를 참고하세요.
Iceberg metadata.json 파일 크기는 1MB로 제한됩니다. 이 한도 상향을 요청하려면 Google 계정팀에 문의하세요.

쿼리 제한사항

Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트에서 관리하는 Apache Iceberg 테이블에 대한 뷰는 BigQuery에서 만들 수 없습니다.
Apache Iceberg 메타데이터 테이블 (예: .snapshots 또는 .files)은 5부분 이름 식별자를 사용하여 BigQuery에서 쿼리할 수 없습니다. Spark를 사용하여 이러한 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 설정

카탈로그를 설정하기 전에 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 개요를 읽고 리소스 계층 구조, 카탈로그 유형, 명명 구조를 파악하는 것이 좋습니다.

Lakehouse 런타임 카탈로그에서 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용할 때 따라야 하는 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 개요에 따라 카탈로그 웨어하우스 위치 (Cloud Storage 또는 BigQuery)를 선택합니다.
Cloud Storage gs:// 창고를 사용하는 경우 창고 위치를 가리키는 카탈로그를 만듭니다.
Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하도록 클라이언트 애플리케이션을 구성합니다.
네임스페이스 또는 스키마를 만들어 테이블을 정리합니다.
구성된 클라이언트를 사용하여 테이블을 만들고 쿼리합니다.

카탈로그 만들기

최종 사용자 사용자 인증 정보 또는 사용자 인증 정보 판매 모드를 사용하는 카탈로그를 만들 수 있습니다.

최종 사용자 인증 정보를 사용하면 카탈로그에서 액세스하는 최종 사용자의 ID를 승인 확인을 위해 Cloud Storage에 전달합니다.
사용자 인증 정보 제공은 Lakehouse 런타임 카탈로그 관리자가 Lakehouse 런타임 카탈로그 리소스에 대한 권한을 직접 제어할 수 있도록 하는 스토리지 액세스 위임 메커니즘으로, 카탈로그 사용자가 Cloud Storage 버킷에 직접 액세스할 필요가 없습니다. Google Cloud Lakehouse 관리자는 이를 통해 특정 데이터 파일에 대한 사용자 권한을 부여할 수 있습니다.

최종 사용자 인증 정보

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Lakehouse 페이지를 엽니다.

Google Cloud Lakehouse로 이동
카탈로그 만들기를 클릭합니다.
Cloud Storage 버킷 선택 필드에 카탈로그와 함께 사용할 Cloud Storage 버킷의 이름을 입력합니다. 또는 찾아보기를 클릭하여 기존 버킷을 선택하거나 새 버킷을 만듭니다. Cloud Storage 버킷당 하나의 카탈로그만 있을 수 있습니다.
Authentication method(인증 방법)에서 End-user credentials(최종 사용자 인증 정보)을 선택합니다.
만들기를 클릭합니다.

gcloud

gcloud biglake iceberg catalogs create 명령어를 사용합니다.

gcloud biglake iceberg catalogs create \
    CATALOG_NAME \
    --project PROJECT_ID \
    --catalog-type gcs-bucket \
    --credential-mode end-user \
    [--primary-location LOCATION]

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: 카탈로그 이름입니다. Apache Iceberg용 관리형 레이크하우스 REST 카탈로그 테이블의 경우 이 이름은 REST 카탈로그와 함께 사용되는 Cloud Storage 버킷 ID와 일치하는 경우가 많습니다. 예를 들어 버킷이 gs://bucket-id인 경우 카탈로그 이름은 bucket-id일 수 있습니다. 이 이름은 BigQuery에서 이러한 테이블을 쿼리할 때 카탈로그 식별자로도 사용됩니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: (선택사항) 카탈로그의 기본 리전입니다. Cloud Storage 미국 또는 EU 멀티 리전 버킷의 경우 US 또는 EU를 지정하여 해당 BigQuery 리전에서 카탈로그에 액세스할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 카탈로그 리전을 참고하세요.

사용자 인증 정보 벤더 제공 모드

카탈로그 관리자는 카탈로그를 만들거나 업데이트할 때 사용자 인증 정보 판매를 사용 설정합니다. 카탈로그 사용자는 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 구성할 때 액세스 위임을 지정하여 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트가 범위가 축소된 스토리지 사용자 인증 정보를 반환하도록 지시할 수 있습니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Lakehouse 페이지를 엽니다.

Google Cloud Lakehouse로 이동
카탈로그 만들기를 클릭합니다. 카탈로그 만들기 페이지가 열립니다.
Cloud Storage 버킷 선택에 카탈로그와 함께 사용할 Cloud Storage 버킷의 이름을 입력합니다. 또는 찾아보기를 클릭하여 기존 버킷 목록에서 선택하거나 새 버킷을 만듭니다. Cloud Storage 버킷당 하나의 카탈로그만 있을 수 있습니다.
인증 방법에서 사용자 인증 정보 벤더 제공 모드를 선택합니다.
만들기를 클릭합니다.

카탈로그가 생성되고 카탈로그 세부정보 페이지가 열립니다.
인증 방법에서 버킷 권한 설정을 클릭합니다.
대화상자에서 확인을 클릭합니다.

이렇게 하면 카탈로그의 서비스 계정에 스토리지 버킷에 대한 스토리지 객체 사용자 역할이 있는지 확인됩니다.

클라이언트 애플리케이션 구성

카탈로그를 만든 후 이를 사용하도록 클라이언트 애플리케이션을 구성합니다. 이 예에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하거나 사용하지 않고 구성하는 방법을 보여줍니다.

클러스터

Managed Service for Apache Spark에서 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트와 함께 Spark를 사용하려면 먼저 Apache Iceberg 구성요소가 포함된 클러스터를 만드세요.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --enable-component-gateway \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --optional-components=ICEBERG \
    --image-version=DATAPROC_VERSION

다음을 바꿉니다.

CLUSTER_NAME: 클러스터 이름입니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
REGION: Managed Service for Apache Spark 클러스터의 리전입니다.
DATAPROC_VERSION: Managed Service for Apache Spark 이미지 버전(예: 2.2)

클러스터를 만든 후 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하도록 Spark 세션을 구성합니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'WAREHOUSE_PATH') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest.auth.type', 'org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트의 이름입니다.
APP_NAME: Spark 세션의 이름입니다.
REST_API_VERSION: 안정적인 API 버전의 경우 v1로 설정합니다. 데이터 계보 생성과 관련된 알려진 문제를 해결해야 하는 경우 v1beta로 설정합니다.
WAREHOUSE_PATH: 창고의 경로입니다. gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME를 사용합니다. BigQuery 카탈로그 제휴를 사용하려면 BigQuery에서 카탈로그 제휴 사용을 참고하세요.
PROJECT_ID: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 사용 요금이 청구되는 프로젝트입니다. Cloud Storage 버킷을 소유한 프로젝트와 다를 수 있습니다. REST API를 사용할 때의 프로젝트 구성에 관한 자세한 내용은 시스템 매개변수를 참조하세요.

인증 정보 판매로 구성

인증 정보 판매를 사용하려면 인증 정보 판매 모드의 카탈로그를 사용하고 SparkSession 빌더에 다음 줄을 추가하여 값이 vended-credentials인 X-Iceberg-Access-Delegation 헤더를 Iceberg REST 카탈로그 요청에 추가해야 합니다.

.config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials')

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

다음 예에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하여 쿼리 엔진을 구성합니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest.auth.type', 'org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

자세한 내용은 Apache Iceberg 문서의 RESTCatalog의 헤더 섹션을 참고하세요.

Managed Service for Apache Spark 클러스터는 다음 출시에서 Apache Iceberg용 Google 승인 흐름을 지원합니다.

Compute Engine 2.2 이미지 버전 2.2.65 이상의 Managed Service for Apache Spark
Compute Engine 2.3 이미지 버전 2.3.11 이상의 Managed Service for Apache Spark

서버리스

다음 구성으로 PySpark 일괄 워크로드를 Managed Service for Apache Spark에 제출합니다.

gcloud dataproc batches submit pyspark PYSPARK_FILE \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --version=RUNTIME_VERSION \
    --properties="\
    spark.sql.defaultCatalog=CATALOG_NAME,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.type=rest,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.uri=https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.warehouse=WAREHOUSE_PATH,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.io-impl=org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.header.x-goog-user-project=PROJECT_ID,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.rest.auth.type=org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager,\
    spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions"

다음을 바꿉니다.

PYSPARK_FILE: PySpark 애플리케이션 파일의 gs:// Cloud Storage 경로입니다.
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
REGION: Managed Service for Apache Spark 일괄 워크로드의 리전입니다.
RUNTIME_VERSION: Managed Service for Apache Spark 런타임 버전(예: 2.2)
CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트의 이름입니다.
REST_API_VERSION: 안정적인 API 버전의 경우 v1로 설정합니다. 데이터 계보 생성과 관련된 알려진 문제를 해결해야 하는 경우 v1beta로 설정합니다.
WAREHOUSE_PATH: 창고의 경로입니다. gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME를 사용합니다. BigQuery 카탈로그 제휴를 사용하려면 BigQuery에서 카탈로그 제휴 사용을 참고하세요.

인증 정보 판매로 구성

사용자 인증 정보 판매를 사용하려면 사용자 인증 정보 판매 모드의 카탈로그를 사용하고 Managed Service for Apache Spark 구성에 다음 줄을 추가하여 값이 vended-credentials인 X-Iceberg-Access-Delegation 헤더를 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 요청에 추가해야 합니다.

.config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials')

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

다음 예에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하여 쿼리 엔진을 구성합니다.

gcloud dataproc batches submit pyspark PYSPARK_FILE \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --version=RUNTIME_VERSION \
    --properties="\
    spark.sql.defaultCatalog=CATALOG_NAME,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.type=rest,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.uri=https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.warehouse=gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.header.x-goog-user-project=PROJECT_ID,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.rest.auth.type=org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager,\
    spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions,\
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.gcs.oauth2.refresh-credentials-endpoint=https://oauth2.googleapis.com/token, \
    spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.header.X-Iceberg-Access-Delegation=vended-credentials"

자세한 내용은 Apache Iceberg 문서의 RESTCatalog의 헤더 섹션을 참고하세요.

Managed Service for Apache Spark는 다음 런타임 버전에서 Apache Iceberg용 Google 승인 흐름을 지원합니다.

Managed Service for Apache Spark 2.2 런타임 2.2.60 이상
Managed Service for Apache Spark 2.3 런타임 2.3.10 이상

Trino

Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트와 함께 Trino를 사용하려면 Trino 구성요소가 있는 Managed Service for Apache Spark 클러스터를 만들고 gcloud dataproc clusters create --properties 플래그를 사용하여 카탈로그 속성을 구성합니다. 다음 예시에서는 CATALOG_NAME이라는 Trino 카탈로그를 만듭니다.

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
    --enable-component-gateway \
    --region=REGION \
    --image-version=DATAPROC_VERSION \
    --network=NETWORK_ID \
    --optional-components=TRINO \
    --properties="\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.connector.name=iceberg,\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.iceberg.catalog.type=rest,\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.iceberg.rest-catalog.uri=https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog,\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.iceberg.rest-catalog.warehouse=WAREHOUSE_PATH,\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.iceberg.rest-catalog.biglake.project-id=PROJECT_ID,\
    trino-catalog:CATALOG_NAME.iceberg.rest-catalog.rest.auth.type=org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager"

다음을 바꿉니다.

CLUSTER_NAME: 클러스터 이름입니다.
REGION: Managed Service for Apache Spark 클러스터 리전입니다.
DATAPROC_VERSION: Managed Service for Apache Spark 이미지 버전(예: 2.2)
NETWORK_ID: 클러스터 네트워크 ID입니다. 자세한 내용은 Managed Service for Apache Spark 클러스터 네트워크 구성을 참고하세요.
CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하는 Trino 카탈로그의 이름입니다.
REST_API_VERSION: 안정적인 API 버전의 경우 v1로 설정합니다. 데이터 계보 생성과 관련된 알려진 문제를 해결해야 하는 경우 v1beta로 설정합니다.
WAREHOUSE_PATH: 창고의 경로입니다. gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME를 사용합니다.
PROJECT_ID: Lakehouse 런타임 카탈로그에 사용할 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.

클러스터를 만든 후 기본 VM 인스턴스에 연결하고 Trino CLI를 사용합니다.

trino --catalog=CATALOG_NAME

Managed Service for Apache Spark Trino는 다음 출시에서 Apache Iceberg용 Google 승인 흐름을 지원합니다.

Compute Engine 기반 Managed Service for Apache Spark 2.2 런타임 버전 2.2.65 이상
Compute Engine 기반 Managed Service for Apache Spark 2.3 런타임 버전 2.3.11 이상
Compute Engine 3.0의 Managed Service for Apache Spark는 지원되지 않습니다.

인증 정보 판매로 구성

Managed Service for Apache Spark Trino에서는 사용자 인증 정보 판매가 지원되지 않습니다.

Apache Iceberg 1.10 이상

오픈소스 Apache Iceberg 1.10 이상 버전에는 GoogleAuthManager에서 Google 승인 흐름을 기본적으로 지원합니다. 다음은 Lakehouse 런타임 카탈로그 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하도록 Spark를 구성하는 방법의 예입니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'WAREHOUSE_PATH') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest.auth.type', 'org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트의 이름입니다.
APP_NAME: Spark 세션의 이름입니다.
REST_API_VERSION: 안정적인 API 버전의 경우 v1로 설정합니다. 데이터 계보 생성과 관련된 알려진 문제를 해결해야 하는 경우 v1beta로 설정합니다.
WAREHOUSE_PATH: 창고의 경로입니다. gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME를 사용합니다. BigQuery 카탈로그 제휴를 사용하려면 BigQuery에서 카탈로그 제휴 사용을 참고하세요.
PROJECT_ID: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 사용 요금이 청구되는 프로젝트입니다. Cloud Storage 버킷을 소유한 프로젝트와 다를 수 있습니다. REST API를 사용할 때의 프로젝트 구성에 관한 자세한 내용은 시스템 매개변수를 참조하세요.

인증 정보 판매로 구성

위 예시에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하지 않습니다. 사용자 인증 정보 판매를 사용하려면 사용자 인증 정보 판매 모드의 카탈로그를 사용하고 SparkSession 빌더에 다음 줄을 추가하여 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 요청에 vended-credentials 값이 있는 X-Iceberg-Access-Delegation 헤더를 추가해야 합니다.

.config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials')

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

다음 예에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하여 쿼리 엔진을 구성합니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest.auth.type', 'org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

자세한 내용은 Apache Iceberg 문서의 RESTCatalog의 헤더 섹션을 참고하세요.

이전 Apache Iceberg 출시

1.10 이전의 오픈소스 Apache Iceberg 출시의 경우 다음을 사용하여 세션을 구성하여 표준 OAuth 인증을 구성할 수 있습니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config('spark.jars.packages', 'org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.12:1.9.1,org.apache.iceberg:iceberg-gcp-bundle:1.9.1') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'WAREHOUSE_PATH') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f"spark.sql.catalog.{catalog_name}.token", "TOKEN") \
  .config(f"spark.sql.catalog.{catalog_name}.oauth2-server-uri", "https://oauth2.googleapis.com/token") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트의 이름입니다.
APP_NAME: Spark 세션의 이름입니다.
REST_API_VERSION: 안정적인 API 버전의 경우 v1로 설정합니다. 데이터 계보 생성과 관련된 알려진 문제를 해결해야 하는 경우 v1beta로 설정합니다.
WAREHOUSE_PATH: 창고의 경로입니다. gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME를 사용합니다. BigQuery 카탈로그 제휴를 사용하려면 BigQuery에서 카탈로그 제휴 사용을 참고하세요.
PROJECT_ID: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 사용 요금이 청구되는 프로젝트입니다. Cloud Storage 버킷을 소유한 프로젝트와 다를 수 있습니다. REST API를 사용할 때의 프로젝트 구성에 관한 자세한 내용은 시스템 매개변수를 참조하세요.
TOKEN: 1시간 동안 유효한 인증 토큰(예: gcloud auth application-default print-access-token을 사용하여 생성된 토큰)

인증 정보 판매로 구성

.config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials')

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

다음 예에서는 사용자 인증 정보 판매를 사용하여 쿼리 엔진을 구성합니다.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"
spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/REST_API_VERSION/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f"spark.sql.catalog.{catalog_name}.token", "TOKEN") \
  .config(f"spark.sql.catalog.{catalog_name}.oauth2-server-uri", "https://oauth2.googleapis.com/token") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.X-Iceberg-Access-Delegation','vended-credentials') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', 'CATALOG_NAME') \
  .getOrCreate()

자세한 내용은 Apache Iceberg 문서의 RESTCatalog의 헤더 섹션을 참고하세요.

네임스페이스 또는 스키마 만들기

클라이언트를 구성한 후 네임스페이스 또는 스키마를 만들어 테이블을 정리합니다. 네임스페이스 또는 스키마를 만드는 구문은 쿼리 엔진에 따라 다릅니다. 다음 예시에서는 Spark와 Trino를 사용하여 이를 만드는 방법을 보여줍니다.

Spark

Cloud Storage 웨어하우스

spark.sql("CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS NAMESPACE_NAME;")
spark.sql("USE NAMESPACE_NAME;")

NAMESPACE_NAME을 네임스페이스 이름으로 바꿉니다.

Trino

Cloud Storage 웨어하우스

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS  CATALOG_NAME.SCHEMA_NAME;
USE CATALOG_NAME.SCHEMA_NAME;

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하는 Trino 카탈로그의 이름입니다.
SCHEMA_NAME: 스키마의 이름입니다.

BigQuery에서 테이블 쿼리

BigQuery에서 Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 통해 만든 테이블을 쿼리하는 방법은 Cloud Storage 버킷 웨어하우스 또는 BigQuery 페더레이션을 사용하는지에 따라 다릅니다.

Cloud Storage 버킷 웨어하우스: gs:// 웨어하우스 경로로 클라이언트를 구성한 경우 4부분 이름 (P.C.N.T) project.catalog.namespace.table을 사용하여 BigQuery에서 테이블을 쿼리합니다. P.C.N.T 구조에 대한 자세한 내용은 Iceberg REST 카탈로그 개념을 참고하세요. catalog 구성요소는 Lakehouse 런타임 카탈로그 카탈로그 리소스의 이름입니다. 테이블 쿼리에 대한 자세한 내용은 테이블 쿼리를 참고하세요.
BigQuery 페더레이션: bq:// 웨어하우스 경로로 클라이언트를 구성한 경우 생성한 테이블이 BigQuery에 표시되며 표준 BigQuery SQL을 사용하여 직접 쿼리할 수 있습니다.
```
SELECT * FROM `NAMESPACE_NAME.TABLE_NAME`;
```
다음을 바꿉니다.
- NAMESPACE_NAME: 네임스페이스의 이름입니다.
- TABLE_NAME: 테이블의 이름

BigQuery와 함께 카탈로그 페더레이션 사용

카탈로그 제휴에 대해 알아보려면 Iceberg REST 카탈로그 개념을 참고하세요. 연합을 사용 설정하려면 클라이언트 애플리케이션 구성의 클라이언트 구성 예에 있는 WAREHOUSE_PATH 필드에서 bq://projects/PROJECT_ID 창고 형식으로 클라이언트를 구성합니다. bq://projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION 형식을 사용하여 향후 요청을 단일 위치로 제한하기 위해 BigQuery 위치를 포함할 수도 있습니다.

이러한 리소스는 BigQuery에서 관리하므로 해당 필수 권한이 있어야 합니다.

제휴를 위해 클라이언트를 구성한 후 제휴 테이블의 네임스페이스를 만들 수 있습니다.

Spark

BigQuery 카탈로그 페더레이션을 사용하려면 LOCATION 및 DBPROPERTIES 절을 포함하세요.

spark.sql("CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS NAMESPACE_NAME LOCATION 'gs://BUCKET_NAME/NAMESPACE_NAME' WITH DBPROPERTIES ('gcp-region' = 'LOCATION');")
spark.sql("USE NAMESPACE_NAME;")

다음을 바꿉니다.

NAMESPACE_NAME: 네임스페이스 이름
BUCKET_NAME: 카탈로그와 함께 사용 중인 Cloud Storage 버킷입니다.
LOCATION: BigQuery 위치입니다. 기본값은 US 멀티 리전입니다.

Trino

BigQuery 카탈로그 페더레이션을 사용하려면 LOCATION 및 gcp-region 속성을 포함하세요.

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS  CATALOG_NAME.SCHEMA_NAME WITH ( LOCATION = 'gs://BUCKET_NAME/SCHEMA_NAME', "gcp-region" = 'LOCATION');
USE CATALOG_NAME.SCHEMA_NAME;

다음을 바꿉니다.

CATALOG_NAME: Apache Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트를 사용하는 Trino 카탈로그의 이름입니다.
SCHEMA_NAME: 스키마의 이름입니다.
BUCKET_NAME: 카탈로그와 함께 사용 중인 Cloud Storage 버킷입니다.
LOCATION: BigQuery 위치입니다. 기본값은 US 멀티 리전입니다.

가격 책정

가격 책정에 대한 자세한 내용은 Google Cloud Lakehouse 가격 책정을 참고하세요.

다음 단계

Google Cloud 콘솔에서 카탈로그를 관리하는 방법을 알아보세요.
Apache Iceberg용 레이크하우스 REST 카탈로그 테이블에 대해 알아봅니다.

Lakehouse Iceberg REST 카탈로그 사용 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

시작하기 전에

필요한 역할

제한사항

Iceberg REST 카탈로그 엔드포인트 설정

카탈로그 만들기

최종 사용자 인증 정보

콘솔

gcloud

사용자 인증 정보 벤더 제공 모드

콘솔

클라이언트 애플리케이션 구성

클러스터

인증 정보 판매로 구성

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

서버리스

인증 정보 판매로 구성

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

Trino

인증 정보 판매로 구성

Apache Iceberg 1.10 이상

인증 정보 판매로 구성

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

이전 Apache Iceberg 출시

인증 정보 판매로 구성

사용자 인증 정보 벤더 제공이 포함된 예

네임스페이스 또는 스키마 만들기

Spark

Cloud Storage 웨어하우스

Trino

Cloud Storage 웨어하우스

BigQuery에서 테이블 쿼리

BigQuery와 함께 카탈로그 페더레이션 사용

Spark

Trino

가격 책정

다음 단계

Lakehouse Iceberg REST 카탈로그 사용