概要

本記事では、Google Colab で操作した Apache Iceberg のデータを用い、Apache Iceberg 用の BigLake 外部テーブルを作成する手順を解説します。Iceberg JSON メタデータファイルを使用してテーブルを作成し、bq コマンドを使ったメタデータの更新方法も紹介しています。

出所：Apache Iceberg 用の BigLake 外部テーブルを作成する | BigQuery | Google Cloud

出所：Apache Iceberg 用の BigLake 外部テーブルを作成する | BigQuery | Google Cloud

テーブルのメタデータ更新手順の詳細は、以下のドキュメントをご確認ください。

出所：Apache Iceberg 用の BigLake 外部テーブルを作成する | BigQuery | Google Cloud

Apache Iceberg 用の BigQuery テーブルの基本操作については下記の記事で紹介しています。

BigQuery 上で Apache Iceberg 用の BigQuery テーブル操作と Google Colab (spark)でのデータ参照の実施方法 #GoogleColaboratory - Qiita

手順

Apache Iceberg 用 BigLake 外部テーブルの作成

1. GCS 上に Apache Iceberg テーブルを作成

まず、以下の記事に従って、Google Cloud Storage 上に Apache Iceberg テーブルを作成してください。

Google Colab による Google Cloud Storage上でのApache Icebergデータ操作方法 #Spark - Qiita

作成後、v2.metadata.json のパス（例：gs://manabianqiita/iceberg/default/first_table/metadata/v2.metadata.json）をコピーします。

2. BigLake 外部テーブルの作成

コピーした v2.metadata.json のパスを利用して、以下の SQL コマンドを実行し、外部テーブルを作成します。

CREATE EXTERNAL TABLE test.default__first_table
OPTIONS(
  format = 'ICEBERG',
  uris = ['gs://manabianqiita/iceberg/default/first_table/metadata/v2.metadata.json']
);

CONNECTION （接続）を利用せずにテーブルを作成しておりますが、Delta Lake 用の BigLake 外部テーブルドキュメントにて下記のように記述されており、おそらく本番環境では Apache Iceberg 用の BigLake 外部テーブルでも同様に非推奨です。

接続なしでも Delta Lake 外部テーブルを作成できますが、次の理由からおすすめしません。

出所：Delta Lake 用の BigLake 外部テーブルを作成する | BigQuery | Google Cloud

テーブル作成後、下記のクエリでデータ取得を確認します。

SELECT
  *
  FROM
    test.default__first_table
  ORDER BY
    id
  LIMIT 10;

Apache Iceberg 用 BigLake 外部テーブルのメタデータ更新

1. Google Colab にて DELETE 操作の実行

Google Colab 上で以下の Python コードを実行し、対象テーブルのレコード（id > 3）を削除します。

spark.sql("""
DELETE FROM 
    default.first_table
    WHERE
        id > 3;
""")

2. BigQuery で更新前の状態を確認

次に、BigQuery 上で再度クエリを実行し、削除操作前のデータ状態であることを確認します。

SELECT
  *
  FROM
    test.default__first_table
  ORDER BY
    id
  LIMIT 10;

3. 最新 metadata file のパスを GCS 上で取得

GCS 上で最新の metadata file（v3.metadata.json）のパスを取得します。

4. bq コマンドでメタデータ更新定義ファイルを作成

Google Cloud コンソールの bq コマンドラインを使用し、{project_id} を実際のプロジェクト ID に置き換えて以下のコマンドを実行します。

bq mkdef --source_format=ICEBERG \
"gs://manabianqiita/iceberg/default/first_table/metadata/v3.metadata.json" > biglake_version

この操作により、biglake_version という名前の JSON ファイルが作成されます。ファイル内容は以下の通りです。

cat biglake_version

{
  "autodetect": true,
  "sourceFormat": "ICEBERG",
  "sourceUris": [
    "gs://manabianqiita/iceberg/default/first_table/metadata/v3.metadata.json"
  ]
}

5. bq コマンドで BigQuery のテーブルメタデータを更新

作成した JSON 定義ファイルを基に、以下のコマンドでテーブルのメタデータを更新します。

bq update --autodetect_schema --external_table_definition=biglake_version \
{project_id}:test.default__first_table

6. BigQuery で更新後の状態を確認

最後に、以下のクエリを実行して、テーブル内のデータが更新されていることを確認します。

SELECT
  *
  FROM
    test.default__first_table
  ORDER BY
    id
  LIMIT 10;

また、テーブルのプロパティを確認すると、Source URI(s) が gs://manabianqiita/iceberg/default/first_table/metadata/v3.metadata.json となっていることが確認できます。