Apache Iceberg 테이블 성능 최적화: 컴팩션(Compaction) 전략 심층 분석

핵심 트렌드

Apache Iceberg 테이블의 성능 저하를 방지하고 쿼리 효율성을 극대화하기 위한 핵심 최적화 기법인 '컴팩션(Compaction)'의 중요성이 부각되고 있습니다. 이는 데이터 파편화로 인한 파일 시스템 오버헤드와 메타데이터 복잡성을 줄이는 데 필수적입니다.

주요 변화 및 영향

• 작은 파일 문제(Small File Problem) 해결: 다수의 작은 파일들을 더 큰 파일로 병합하여 I/O 요청 감소, 메타데이터 추적 비용 절감, 계획 및 스케줄링 복잡성 완화를 달성합니다.
• 메타데이터 부하 감소: 매니페스트 파일의 메타데이터 증가로 인한 성능 저하를 완화합니다.
• 효율적인 스캔 패턴: 쿼리 엔진(Dremio, Trino, Spark 등)이 더 적은 수의 큰 파일을 읽을 때 더 효율적으로 작동하도록 개선합니다.
• 컴팩션 프로세스: 스캔, 병합, 재작성, 새 스냅샷 생성의 4단계로 구성됩니다.
• 실행 도구: Apache Spark (RewriteDataFiles) 또는 Dremio (OPTIMIZE 커맨드)를 통해 컴팩션 작업을 수행할 수 있습니다.

트렌드 임팩트

컴팩션은 데이터 레이크의 전반적인 성능을 향상시키고, 스토리지 비용을 절감하며, 데이터 분석 및 활용의 민첩성을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 데이터 볼륨이 증가함에 따라 컴팩션의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

업계 반응 및 전망

업계에서는 데이터 볼륨이 급증함에 따라 효율적인 데이터 관리 및 성능 최적화에 대한 요구가 높아지고 있으며, Iceberg와 같은 테이블 포맷의 컴팩션 기능은 이러한 요구를 충족시키는 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 향후 스트리밍 데이터 처리 환경에서의 컴팩션 전략 고도화가 중요해질 것으로 전망됩니다.