
S3とIcebergがさらに強力に!Apache Avro/ORC形式データの効率的な管理を実現
Amazon Web Services (AWS) は、2025年7月15日、Amazon S3がApache IcebergテーブルにおけるApache AvroおよびORC形式のデータコンパクションをサポートしたことを発表しました。このアップデートは、データレイクにおけるデータの管理効率とパフォーマンスを大幅に向上させる、非常に嬉しいニュースです。今回は、この新しい機能について、関連情報も交えながら詳しく解説していきます。
まずは基本のおさらい:S3、Iceberg、Avro、ORCとは?
このアップデートを理解するために、それぞれのキーワードを簡単におさらいしましょう。
- Amazon S3 (Simple Storage Service): AWSが提供する、インターネット経由で高い耐久性と拡張性、低コストでデータを保存できるオブジェクトストレージサービスです。データレイクの基盤として広く利用されています。
- Apache Iceberg: 大規模な分析データセットのためのオープンソースのテーブルフォーマットです。データレイク上のテーブルに対して、トランザクション、スキーマ進化、タイムトラベルといったリレーショナルデータベースのような機能を提供します。データの一貫性を保ちながら、効率的にデータを管理できるのが特長です。
- Apache Avro: データシリアライゼーション(データをバイト列に変換すること)のためのデータフォーマットです。スキーマ定義に基づいてデータをコンパクトに保存でき、高速な読み書きが可能です。
- Apache ORC (Optimized Row Columnar): カラムナストレージ(データを列ごとに保存すること)に最適化されたデータフォーマットです。大量のデータを読み込む際に、必要な列だけを効率的にアクセスできるため、分析クエリのパフォーマンスが向上します。
なぜ「データコンパクション」が重要なのか?
データレイクにデータを蓄積していくと、小さなファイルが大量に発生することがよくあります。例えば、ストリーミングデータを取り込む場合や、頻繁な更新が行われる場合などです。
- パフォーマンスの低下: ファイル数が多すぎると、メタデータの読み込みに時間がかかったり、ストレージシステムのオーバーヘッドが増加したりして、データの読み込みや処理のパフォーマンスが低下します。
- コストの増加: 一部のストレージシステムでは、ファイル数が多いほど管理コストがかさむ場合があります。
- 処理の複雑化: ファイルが細分化されていると、それらをまとめて処理する際に複雑なロジックが必要になることがあります。
ここで「データコンパクション」の出番です。データコンパクションとは、小さなファイルをいくつかまとめて、より大きなファイルに統合する処理のことです。これにより、ファイル数を減らし、上記のような問題を解消することができます。
Amazon S3がApache Icebergテーブルのコンパクションをサポート!そのメリットは?
今回の発表は、このデータコンパクションを、Amazon S3上のApache Icebergテーブルで、Apache AvroおよびORC形式のデータに対して直接行えるようになったということです。これは非常に画期的な進化と言えます。具体的には、以下のようなメリットが期待できます。
- パフォーマンスの大幅な向上:
- ファイル数が削減されることで、クエリの実行速度が向上します。特に、大量の小さなファイルをスキャンする必要がある場合に効果を発揮します。
- より大きなファイルになることで、ストレージデバイスの読み込み効率も向上します。
- 運用コストの削減:
- ファイル数の削減は、ストレージ管理のオーバーヘッドを減らし、間接的なコスト削減につながる可能性があります。
- 効率的なデータ管理は、全体的な運用コストの低減に貢献します。
- データ管理の簡素化:
- これまで、データコンパクションのために外部のツールやカスタムスクリプトを用意する必要がありましたが、今回のサポートにより、これらの手間が大幅に削減されます。
- Icebergテーブルのメタデータ管理と連携してコンパクションが行われるため、データの整合性を保ちながら効率的に作業を進められます。
- データレイクの俊敏性向上:
- パフォーマンスが向上し、管理が容易になることで、データレイクをより迅速に活用できるようになります。新しい分析や機械学習モデルの開発サイクルを加速させることができます。
具体的にどのように動作するのか?(推測される仕組み)
今回の発表では具体的な実装方法までは詳細に触れられていませんが、一般的にデータレイクのテーブルフォーマットにおけるコンパクションは、以下のような流れで実現されることが多いです。
- コンパクションのトリガー:
- 特定の閾値(例:ファイルのサイズが一定以下で、かつファイル数が一定数を超えた場合)を超えた場合に自動的にコンパクションが実行されるように設定できる可能性があります。
- 手動でコンパクションジョブを実行することもできるでしょう。
- コンパクション処理:
- Icebergの機能を利用して、コンパクション対象となる小さなファイル群が特定されます。
- これらのファイルからデータを読み込み、指定されたフォーマット(AvroやORC)で新しい大きなファイルに書き込みます。
- この際、単にファイルを結合するだけでなく、データの並べ替え(ソート)や、不要な列の削除(プルーニング)なども同時に行われることで、さらにパフォーマンスが最適化される可能性があります。
- メタデータの更新:
- コンパクションが完了すると、Icebergのメタデータは更新され、新しい大きなファイルがテーブルの一部として認識されるようになります。
- 古い小さなファイルは、必要に応じて削除されます。
どのようなユースケースで役立つのか?
この機能は、データレイクを活用する様々なシナリオで威力を発揮します。
- ストリーミングデータ処理: KafkaなどのストリーミングプラットフォームからS3にデータを継続的に書き込む場合、小さなファイルが大量に生成されます。このコンパクション機能により、パフォーマンスを維持しながらデータを効率的に蓄積できます。
- ETL/ELTパイプライン: データ変換処理の出力として小さなファイルが生成される場合に、後続の分析処理のためにコンパクションを行うことで、全体の処理効率を高めることができます。
- 機械学習データ準備: 機械学習モデルのトレーニングデータセットは、しばしば大量の小さなファイルに分散していることがあります。コンパクションによりデータアクセスを高速化し、トレーニング時間を短縮できます。
- 監査・ログデータ分析: 大量のログデータや監査データをS3に保存する場合、コンパクションによって効率的な検索と分析が可能になります。
まとめ:データレイク運用がさらに進化
今回のAmazon S3によるApache Icebergテーブルのデータコンパクションサポートは、データレイクのパフォーマンスと管理効率を向上させるための重要な一歩です。Apache AvroとORCといった主要なデータフォーマットに対応したことで、より多くのユーザーが、より少ない手間とコストで、大規模なデータを効率的に扱えるようになります。
データレイクの運用に携わる方々にとって、これは非常に朗報と言えるでしょう。ぜひこの機会に、ご自身のデータレイクの運用を見直し、この新しい機能を活用することを検討してみてはいかがでしょうか。パフォーマンスの向上、コスト削減、そして運用負荷の軽減を通じて、データ活用の可能性をさらに広げることができるはずです。
Amazon S3 now supports compaction of Apache Avro and ORC formats for Apache Iceberg tables
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