バージョン: Latest-3.4

Apache Iceberg レイクハウス

概要

Docker compose を使用して、オブジェクトストレージ、Apache Spark、Iceberg catalog、StarRocks をデプロイ
2023年5月のニューヨーク市グリーンタクシーデータを Iceberg データレイクにロード
Iceberg catalog にアクセスするために StarRocks を設定
データが存在する場所で StarRocks を使用してデータをクエリ

DLA

StarRocks は、ローカルデータの効率的な分析に加えて、データレイクに保存されたデータを分析するためのコンピュートエンジンとしても機能します。Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake などが含まれます。StarRocks の主要な機能の一つは、外部で管理されているメタストアへのリンクとして機能する external catalog です。この機能により、データ移行の必要なく、外部データソースをシームレスにクエリすることができます。そのため、ユーザーは HDFS や Amazon S3 などの異なるシステムから、Parquet、ORC、CSV などのさまざまなファイル形式でデータを分析できます。

前述の図は、StarRocks がデータの計算と分析を担当し、データレイクがデータの保存、組織化、メンテナンスを担当するデータレイク分析のシナリオを示しています。データレイクは、ユーザーがオープンストレージ形式でデータを保存し、柔軟なスキーマを使用して、さまざまな BI、AI、アドホック、およびレポート用途の「単一の真実の源」に基づくレポートを作成することを可能にします。StarRocks は、そのベクトル化エンジンと CBO の利点を十分に活用し、データレイク分析のパフォーマンスを大幅に向上させます。

前提条件

Docker

Docker
Docker に割り当てられた 5 GB の RAM
Docker に割り当てられた 20 GB の空きディスクスペース

SQL クライアント

Docker 環境で提供される SQL クライアントを使用するか、システム上のものを使用できます。多くの MySQL 互換クライアントが動作し、このガイドでは DBeaver と MySQL Workbench の設定をカバーしています。

curl

curl はデータセットをダウンロードするために使用されます。OS のプロンプトで curl または curl.exe を実行してインストールされているか確認してください。curl がインストールされていない場合は、こちらから取得してください。

StarRocks 用語

FE

フロントエンドノードは、メタデータ管理、クライアント接続管理、クエリプランニング、およびクエリスケジューリングを担当します。各 FE はメモリ内にメタデータの完全なコピーを保存および維持し、FEs 間での無差別なサービスを保証します。

BE

バックエンド (BE) ノードは、共有なしデプロイメントでのデータストレージとクエリプランの実行の両方を担当します。このガイドで使用されている Iceberg catalog のような外部カタログが使用される場合、BE ノードは外部カタログからデータをキャッシュしてクエリを高速化できます。

環境

このガイドで使用されるコンテナ（サービス）は6つあり、すべて Docker compose でデプロイされます。サービスとその責任は次のとおりです：

サービス	責任
`starrocks-fe`	メタデータ管理、クライアント接続、クエリプランとスケジューリング
`starrocks-be`	クエリプランの実行
`rest`	Iceberg catalog (メタデータサービス) の提供
`spark-iceberg`	PySpark を実行するための Apache Spark 環境
`mc`	MinIO 設定 (MinIO コマンドラインクライアント)
`minio`	MinIO オブジェクトストレージ

Docker 構成と NYC グリーンタクシーデータのダウンロード

3つの必要なコンテナを備えた環境を提供するために、StarRocks は Docker compose ファイルを提供します。curl で compose ファイルとデータセットをダウンロードします。

Docker compose ファイル：

mkdir iceberg
cd iceberg
curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/iceberg/docker-compose.yml

データセット：

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/iceberg/datasets/green_tripdata_2023-05.parquet

Docker で環境を開始

ヒント

このコマンドおよびその他の docker compose コマンドは、docker-compose.yml ファイルを含むディレクトリから実行してください。

docker compose up -d

[+] Building 0.0s (0/0)                     docker:desktop-linux
[+] Running 6/6
 ✔ Container iceberg-rest   Started                         0.0s
 ✔ Container minio          Started                         0.0s
 ✔ Container starrocks-fe   Started                         0.0s
 ✔ Container mc             Started                         0.0s
 ✔ Container spark-iceberg  Started                         0.0s
 ✔ Container starrocks-be   Started

環境のステータスを確認

サービスの進行状況を確認します。FE と BE が正常になるまで約30秒かかります。

docker compose ps を実行し、FE と BE が healthy のステータスを示すまで待ちます。その他のサービスにはヘルスチェック構成がありませんが、それらと対話することで動作しているかどうかがわかります：

ヒント

jq がインストールされていて、docker compose ps の短いリストを好む場合は次を試してください：

docker compose ps --format json | jq '{Service: .Service, State: .State, Status: .Status}'

docker compose ps

SERVICE         CREATED         STATUS                   PORTS
rest            4 minutes ago   Up 4 minutes             0.0.0.0:8181->8181/tcp
mc              4 minutes ago   Up 4 minutes
minio           4 minutes ago   Up 4 minutes             0.0.0.0:9000-9001->9000-9001/tcp
spark-iceberg   4 minutes ago   Up 4 minutes             0.0.0.0:8080->8080/tcp, 0.0.0.0:8888->8888/tcp, 0.0.0.0:10000-10001->10000-10001/tcp
starrocks-be    4 minutes ago   Up 4 minutes (healthy)   0.0.0.0:8040->8040/tcp
starrocks-fe    4 minutes ago   Up 4 minutes (healthy)   0.0.0.0:8030->8030/tcp, 0.0.0.0:9020->9020/tcp, 0.0.0.0:9030->9030/tcp

PySpark

Iceberg と対話する方法はいくつかありますが、このガイドでは PySpark を使用します。PySpark に慣れていない場合は、詳細情報セクションにリンクされたドキュメントがありますが、実行する必要のあるすべてのコマンドが以下に提供されています。

グリーンタクシーデータセット

データを spark-iceberg コンテナにコピーします。このコマンドはデータセットファイルを spark-iceberg サービスの /opt/spark/ ディレクトリにコピーします：

docker compose \
cp green_tripdata_2023-05.parquet spark-iceberg:/opt/spark/

PySpark を起動

このコマンドは spark-iceberg サービスに接続し、pyspark コマンドを実行します：

docker compose exec -it spark-iceberg pyspark

Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 3.5.0
      /_/

Using Python version 3.9.18 (main, Nov  1 2023 11:04:44)
Spark context Web UI available at http://6ad5cb0e6335:4041
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1701967093057).
SparkSession available as 'spark'.
>>>

データセットをデータフレームに読み込む

データフレームは Spark SQL の一部であり、データベーステーブルやスプレッドシートに似たデータ構造を提供します。

グリーンタクシーデータはニューヨーク市タクシー・リムジン委員会によって Parquet 形式で提供されています。/opt/spark ディレクトリからファイルをロードし、最初の数レコードを SELECT して最初の3行のデータの最初の数列を確認します。これらのコマンドは pyspark セッションで実行する必要があります。コマンド：

ディスクからデータセットファイルを読み込み、df という名前のデータフレームに格納
Parquet ファイルのスキーマを表示

df = spark.read.parquet("/opt/spark/green_tripdata_2023-05.parquet")
df.printSchema()

root
 |-- VendorID: integer (nullable = true)
 |-- lpep_pickup_datetime: timestamp_ntz (nullable = true)
 |-- lpep_dropoff_datetime: timestamp_ntz (nullable = true)
 |-- store_and_fwd_flag: string (nullable = true)
 |-- RatecodeID: long (nullable = true)
 |-- PULocationID: integer (nullable = true)
 |-- DOLocationID: integer (nullable = true)
 |-- passenger_count: long (nullable = true)
 |-- trip_distance: double (nullable = true)
 |-- fare_amount: double (nullable = true)
 |-- extra: double (nullable = true)
 |-- mta_tax: double (nullable = true)
 |-- tip_amount: double (nullable = true)
 |-- tolls_amount: double (nullable = true)
 |-- ehail_fee: double (nullable = true)
 |-- improvement_surcharge: double (nullable = true)
 |-- total_amount: double (nullable = true)
 |-- payment_type: long (nullable = true)
 |-- trip_type: long (nullable = true)
 |-- congestion_surcharge: double (nullable = true)

>>>

最初の数行（3行）のデータの最初の数列（7列）を確認します：

df.select(df.columns[:7]).show(3)

+--------+--------------------+---------------------+------------------+----------+------------+------------+
|VendorID|lpep_pickup_datetime|lpep_dropoff_datetime|store_and_fwd_flag|RatecodeID|PULocationID|DOLocationID|
+--------+--------------------+---------------------+------------------+----------+------------+------------+
|       2| 2023-05-01 00:52:10|  2023-05-01 01:05:26|                 N|         1|         244|         213|
|       2| 2023-05-01 00:29:49|  2023-05-01 00:50:11|                 N|         1|          33|         100|
|       2| 2023-05-01 00:25:19|  2023-05-01 00:32:12|                 N|         1|         244|         244|
+--------+--------------------+---------------------+------------------+----------+------------+------------+
only showing top 3 rows

テーブルに書き込む

このステップで作成されるテーブルは、次のステップで StarRocks に提供される catalog に含まれます。

Catalog: demo
データベース: nyc
テーブル: greentaxis

df.writeTo("demo.nyc.greentaxis").create()

StarRocks を Iceberg Catalog にアクセスするように設定

PySpark からは今すぐ退出することができますが、新しいターミナルを開いて SQL コマンドを実行することもできます。新しいターミナルを開く場合は、docker-compose.yml ファイルを含む quickstart ディレクトリに移動してから続行してください。

SQL クライアントを使用して StarRocks に接続

SQL クライアント

これらの3つのクライアントはこのチュートリアルでテストされていますが、1つだけ使用すれば大丈夫です。

mysql CLI: Docker 環境またはあなたのマシンから実行できます。
DBeaver は、コミュニティ版と Pro 版があります。
MySQL Workbench

クライアントの設定

mysql CLI
DBeaver
MySQL Workbench

mysql CLI を使用する最も簡単な方法は、StarRocks コンテナ starrocks-fe から実行することです。

docker compose exec starrocks-fe \
mysql -P 9030 -h 127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "

ヒント

すべての docker compose コマンドは、docker-compose.yml ファイルを含むディレクトリから実行する必要があります。

mysql CLI をインストールしたい場合は、以下の mysql client install を展開してください。

mysql client install

macOS: Homebrew を使用していて MySQL Server が不要な場合、brew install mysql を実行して CLI をインストールします。
Linux: mysql クライアントをリポジトリシステムで確認します。例えば、yum install mariadb。
Microsoft Windows: MySQL Community Server をインストールして提供されたクライアントを実行するか、WSL から mysql を実行します。

PySpark セッションを終了し、StarRocks に接続できます。

ヒント

このコマンドは、docker-compose.yml ファイルを含むディレクトリから実行してください。

mysql CLI 以外のクライアントを使用している場合は、今すぐ開いてください。

docker compose exec starrocks-fe \
  mysql -P 9030 -h 127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "

StarRocks >

外部カタログを作成

外部カタログは、StarRocks が Iceberg データを StarRocks のデータベースやテーブルにあるかのように操作できるようにする設定です。個々の設定プロパティはコマンドの後に詳述されます。

CREATE EXTERNAL CATALOG 'iceberg'
COMMENT "External catalog to Apache Iceberg on MinIO"
PROPERTIES
(
  "type"="iceberg",
  "iceberg.catalog.type"="rest",
  "iceberg.catalog.uri"="http://iceberg-rest:8181",
  "iceberg.catalog.warehouse"="warehouse",
  "aws.s3.access_key"="admin",
  "aws.s3.secret_key"="password",
  "aws.s3.endpoint"="http://minio:9000",
  "aws.s3.enable_path_style_access"="true",
  "client.factory"="com.starrocks.connector.iceberg.IcebergAwsClientFactory"  
);

PROPERTIES

プロパティ	説明
`type`	この例では `iceberg` タイプです。他のオプションには Hive、Hudi、Delta Lake、JDBC があります。
`iceberg.catalog.type`	この例では `rest` が使用されています。Tabular は使用される Docker イメージを提供し、Tabular は REST を使用します。
`iceberg.catalog.uri`	REST サーバーのエンドポイント。
`iceberg.catalog.warehouse`	Iceberg catalog の識別子。この場合、compose ファイルで指定されたウェアハウス名は `warehouse` です。
`aws.s3.access_key`	MinIO キー。この場合、キーとパスワードは compose ファイルで `admin` に設定されています。
`aws.s3.secret_key`	パスワード。
`aws.s3.endpoint`	MinIO エンドポイント。
`aws.s3.enable_path_style_access`	MinIO をオブジェクトストレージとして使用する場合に必要です。MinIO はこの形式 `http://host:port/<bucket_name>/<key_name>` を期待します。
`client.factory`	このプロパティを `iceberg.IcebergAwsClientFactory` に設定することで、`aws.s3.access_key` と `aws.s3.secret_key` パラメータが認証に使用されます。

SHOW CATALOGS;

+-----------------+----------+------------------------------------------------------------------+
| Catalog         | Type     | Comment                                                          |
+-----------------+----------+------------------------------------------------------------------+
| default_catalog | Internal | An internal catalog contains this cluster's self-managed tables. |
| iceberg         | Iceberg  | External catalog to Apache Iceberg on MinIO                      |
+-----------------+----------+------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.03 sec)

SET CATALOG iceberg;

SHOW DATABASES;

ヒント

表示されるデータベースは、PySpark セッションで作成されました。CATALOG iceberg を追加すると、データベース nyc が StarRocks で表示可能になりました。

+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| nyc                |
+--------------------+
2 rows in set (0.07 sec)

USE nyc;

Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed

SHOW TABLES;

+---------------+
| Tables_in_nyc |
+---------------+
| greentaxis    |
+---------------+
1 rows in set (0.05 sec)

DESCRIBE greentaxis;

ヒント

StarRocks が使用するスキーマを、以前の PySpark セッションの df.printSchema() の出力と比較してください。Spark の timestamp_ntz データ型は StarRocks の DATETIME などとして表されます。

+-----------------------+---------------------+------+-------+---------+-------+---------+
| Field                 | Type                | Null | Key   | Default | Extra | Comment |
+-----------------------+---------------------+------+-------+---------+-------+---------+
| VendorID              | INT                 | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| lpep_pickup_datetime  | DATETIME            | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| lpep_dropoff_datetime | DATETIME            | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| store_and_fwd_flag    | VARCHAR(1073741824) | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| RatecodeID            | BIGINT              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| PULocationID          | INT                 | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| DOLocationID          | INT                 | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| passenger_count       | BIGINT              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| trip_distance         | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| fare_amount           | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| extra                 | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| mta_tax               | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| tip_amount            | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| tolls_amount          | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| ehail_fee             | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| improvement_surcharge | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| total_amount          | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| payment_type          | BIGINT              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| trip_type             | BIGINT              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
| congestion_surcharge  | DOUBLE              | Yes  | false | NULL    |       | NULL    |
+-----------------------+---------------------+------+-------+---------+-------+---------+
20 rows in set (0.03 sec)

ヒント

StarRocks ドキュメントの一部の SQL クエリは、セミコロンの代わりに \G で終わります。\G は mysql CLI にクエリ結果を縦に表示させます。

多くの SQL クライアントは縦のフォーマット出力を解釈しないため、mysql CLI を使用していない場合は \G を ; に置き換えるべきです。

StarRocks でクエリ

ピックアップ日時のフォーマットを確認

SELECT lpep_pickup_datetime FROM greentaxis LIMIT 10;

+----------------------+
| lpep_pickup_datetime |
+----------------------+
| 2023-05-01 00:52:10  |
| 2023-05-01 00:29:49  |
| 2023-05-01 00:25:19  |
| 2023-05-01 00:07:06  |
| 2023-05-01 00:43:31  |
| 2023-05-01 00:51:54  |
| 2023-05-01 00:27:46  |
| 2023-05-01 00:27:14  |
| 2023-05-01 00:24:14  |
| 2023-05-01 00:46:55  |
+----------------------+
10 rows in set (0.07 sec)

忙しい時間帯を見つける

このクエリは、1日の時間ごとにトリップを集計し、最も忙しい時間帯が18:00であることを示します。

SELECT COUNT(*) AS trips,
       hour(lpep_pickup_datetime) AS hour_of_day
FROM greentaxis
GROUP BY hour_of_day
ORDER BY trips DESC;

+-------+-------------+
| trips | hour_of_day |
+-------+-------------+
|  5381 |          18 |
|  5253 |          17 |
|  5091 |          16 |
|  4736 |          15 |
|  4393 |          14 |
|  4275 |          19 |
|  3893 |          12 |
|  3816 |          11 |
|  3685 |          13 |
|  3616 |           9 |
|  3530 |          10 |
|  3361 |          20 |
|  3315 |           8 |
|  2917 |          21 |
|  2680 |           7 |
|  2322 |          22 |
|  1735 |          23 |
|  1202 |           6 |
|  1189 |           0 |
|   806 |           1 |
|   606 |           2 |
|   513 |           3 |
|   451 |           5 |
|   408 |           4 |
+-------+-------------+
24 rows in set (0.08 sec)

まとめ

このチュートリアルでは、StarRocks の外部カタログを使用して、Iceberg REST catalog を使用してデータをその場でクエリできることを示しました。Hive、Hudi、Delta Lake、JDBC カタログを使用した他の多くの統合が利用可能です。

このチュートリアルでは以下を行いました：

Docker で StarRocks と Iceberg/PySpark/MinIO 環境をデプロイ
Iceberg catalog にアクセスするために StarRocks の外部カタログを設定
ニューヨーク市が提供するタクシーデータを Iceberg データレイクにロード
データレイクからデータをコピーせずに StarRocks で SQL を使用してデータをクエリ

詳細情報

StarRocks Catalogs

Apache Iceberg ドキュメントおよびクイックスタート (PySpark を含む)

グリーンタクシートリップ記録データセットは、ニューヨーク市によって提供され、これらの利用規約およびプライバシーポリシーに従います。

概要​

前提条件​

Docker​

SQL クライアント​

curl​

StarRocks 用語​

FE​

BE​

環境​

Docker 構成と NYC グリーンタクシーデータのダウンロード​

Docker で環境を開始​

環境のステータスを確認​

PySpark​

グリーンタクシーデータセット​

PySpark を起動​

データセットをデータフレームに読み込む​

テーブルに書き込む​

StarRocks を Iceberg Catalog にアクセスするように設定​

SQL クライアントを使用して StarRocks に接続​

SQL クライアント​

クライアントの設定​

外部カタログを作成​

PROPERTIES​

StarRocks でクエリ​

ピックアップ日時のフォーマットを確認​

忙しい時間帯を見つける​

まとめ​

詳細情報​

このドキュメントについてどう思いましたか？

概要

前提条件

Docker

SQL クライアント

curl

StarRocks 用語

FE

BE

環境

Docker 構成と NYC グリーンタクシーデータのダウンロード

Docker で環境を開始

環境のステータスを確認

PySpark

グリーンタクシーデータセット

PySpark を起動

データセットをデータフレームに読み込む

テーブルに書き込む

StarRocks を Iceberg Catalog にアクセスするように設定

SQL クライアントを使用して StarRocks に接続

SQL クライアント

クライアントの設定

外部カタログを作成

PROPERTIES

StarRocks でクエリ

ピックアップ日時のフォーマットを確認

忙しい時間帯を見つける

まとめ

詳細情報