サポートされているテーブル形式
Apache Iceberg V2 テーブルのみがサポートされています。Iceberg V1 テーブルはサポートされていません。既存の Iceberg V1 テーブルがある場合は、Lakehouse ランタイム カタログにインポートする前に、V2 にアップグレードする必要があります(たとえば、ALTER TABLE catalog.schema.table SET TBLPROPERTIES ('format-version'='2'); を実行するか、同様のエンジン オペレーションを使用します)。
ユースケースによっては、外部の Iceberg REST カタログ(IRC)テーブルを既存の Lakehouse for Apache Iceberg テーブルに接続する必要がある場合があります。Dataflow のジョブビルダー UI を使用すると、外部のオープンソース Iceberg カタログ テーブルを Lakehouse に移行するパイプラインを、ローコードまたはノーコードで構築できます。 このプロセスにより、エンジン間の分析のために、データを Lakehouse で管理される統合された Iceberg 形式に統合できます。
外部の Iceberg カタログからデータをインポートするには、次の接続の詳細を使用します。
始める前に
データをインポートするには、次のものが必要です。
- 外部の Iceberg REST カタログの接続情報。例: カタログ名、名前空間、テーブル名、アカウント URI、カタログにアクセスするロール。
- データのインポート先の Lakehouse Iceberg カタログ、名前空間、 テーブル。
サポートと制限事項
Dataflow を使用して外部の Iceberg カタログから Lakehouse for Apache Iceberg にデータをインポートする場合、次の制限があります。
- この機能は、IRC(Iceberg Rest Catalog)をサポートする外部で利用可能な Iceberg プロバイダから Lakehouse への読み取りをサポートしています。他の Iceberg カタログタイプはサポートされていません。
- この機能は、バッチ パイプラインとストリーミング パイプラインをサポートしています。
外部の Iceberg カタログ テーブルをインポートする
外部の Iceberg カタログ テーブルを Lakehouse for Apache Iceberg にインポートする手順は次のとおりです。
コンソールで、Lakehouse の [Metastore] ページに移動します。 Google Cloud
データをインポートするカタログ、名前空間、テーブルを選択します。
[**テーブルの詳細**] ページで、 [**テーブルをインポート**] をクリックし、 [**Apache Iceberg REST カタログから(バッチ)**] を選択します。
Dataflow の [ジョブビルダー] ページが開きます。
[ソース] セクションで、次の操作を行います。
[**Iceberg テーブル**] ソースパネルを開くには、 展開矢印をクリックします。
[Iceberg テーブル] フィールドに、Apache Iceberg テーブルの識別子を入力します。
[カタログ名] フィールドに、カタログの名前を入力します。
[フィルタ] フィールドに、使用する Iceberg フィルタを入力します。例:
id > 5省略可: ソーステーブルの列の変更を指定するには、[列を保持] セクションまたは [列を削除] セクションを使用します。
[カタログのプロパティ] セクションの [カタログタイプ] リストで、カタログのタイプを選択します。
[カタログ URI] フィールドに、カタログの URI を入力します。例:
http://localhost:8181[ウェアハウス名] フィールドに、カタログ名を入力します。
一部の外部 Iceberg REST カタログ プロバイダでは、ウェアハウスが抽象化され、カタログ名がウェアハウス名として提供されます。
[認証タイプ] リストで、認証タイプを選択します。例:
OAUTH2
省略可: [変換] セクションで、ソースデータに変換を追加します。
[シンク] セクションで、次の操作を行います。
- 省略可: [Lakehouse テーブル] シンクパネルを確認します。このパネルの情報(Lakehouse テーブル、カタログ名、ウェアハウスの場所など)は通常、事前入力されています。
[Dataflow オプション] セクションで、[ジョブを実行] をクリックします。
次のステップ
- ジョブビルダー UI でカスタムジョブを作成する方法の詳細を確認する。
- BigQuery の Apache Iceberg 用 Lakehouse テーブルの概要で詳細を確認する。
- ブログ投稿「進化した BigLake: オープンで高パフォーマンスなエンタープライズ向け Iceberg ネイティブ レイクハウスを構築する」を読む。