はじめに
ストリームデータのリアルタイム処理は、現代のデータインフラにおいて不可欠な要素です。メダリオンアーキテクチャ（Bronze/Silver/Gold 層）は、データの品質を確保しながらスケーラビリティを実現するための定番な設計パターンですが、従來のアプローチでは頻繁なフルテーブルスキャンや手動なデータ一貫性管理といった課題がありました。Apache Hudi は、これらの課題を解決し、ストリームデータを効率的にメダリオンアーキテクチャに統合するための革新的なツールとして注目されています。本記事では、Apache Hudi の技術的特徴とメダリオンアーキテクチャとの統合方法を解説します。
メダリオンアーキテクチャの概要
メダリオンアーキテクチャは、データの処理を以下の 3 つの層に分けて行います。
- Bronze 層：原始データを直接格納し、重複や変更履歴を含む未加工の狀態を維持します。\n- Silver 層：Bronze 層からのデータをクリーニング、検証、ファイルサイズ調整、クラスタリングなどを行い、品質を向上させます。\n- Gold 層：Silver 層のデータを JOIN して分析用のファクトテーブルを生成します。
このアプローチでは、データの規模が増加するにつれて、フルテーブルスキャンや再構築のコストが急激に増加するという課題がありました。また、データの一貫性や並行処理の管理も手動で行う必要がありました。
Apache Hudi の解決策
Apache Hudi は、ストリームデータをメダリオンアーキテクチャに効率的に統合するためのオープンソースプロジェクトであり、Apache Foundation によって管理されています。Hudi は以下の特徴を持つことで、従來の課題を克服します。
核心機能
- 自動化されたテーブルサービス：ファイルのマージ（Compaction）、クリーンアップ（Cleaning）、クラスタリング（Clustering）やインデックス管理を自動化します。\n- インクリメンタル処理フレームワーク：レコードレベルでの更新とマージをサポートし、変化していないデータの再処理を迴避します。\n- レコードレベルインデックス：データの迅速な定位と変更処理を可能にし、フルテーブルスキャンの必要性を減らします。
プラットフォームアーキテクチャ
- データラック層：Parquet/Avro などの形式で原始データを保存します。\n- トランザクション層：ファイルスライス（File Slices）、ベースファイル（Base File）、ログファイル（Log File）を管理します。\n- 実行層：Athena、Trino などのクエリエンジンと統合され、オープンなデータアクセスを実現します。
ファイルレイアウトとメカニズム
- ベースファイル：データのスナップショットを保存し、コミットまたはマージ時に生成されます。\n- ログファイル：ベースファイル生成後の挿入や更新操作を記録します（Algebird 形式）。\n- タイムライン：クラスタリングやマージなどの操作のタイムスタンプとメタデータを追跡します。\n- メタデータテーブル：ファイルのパーティション情報や列統計値（最大値/NULLカウント）を保存し、クエリの高速化を支援します。
並行制御
- 多バージョン並行制御（MVCC）：複數のサービスが同時に動作しても相互にブロックされません。\n- メタデータインデックス：Bloom Index を使ってレコードの存在を直接検索し、ファイルI/Oを削減します。
インクリメンタル処理フレームワークとCDC機能
インクリメンタル処理フロー
- Bronze 層：Kafka やデータベースなどのソースから変更を取得し、原始イベントを直接書き込みます。\n2. Silver 層：データクリーニング、変換、マージを行います。\n3. Gold 層：複數の Silver テーブルを JOIN して分析用のファクトテーブルを生成します。
CDC（Change Data Capture）
- Before/After 変更イメージの取得：ソースから変更前後のデータを取得します。\n- インクリメンタル更新：全量再構築を避け、ダウンストリームテーブルの更新に限定します。\n- 0.14.0 バージョンでの導入：リアルタイム処理能力を向上させました。
実際の応用とパフォーマンス最適化
スケールアップケース
- Bite Dance：単一テーブルでエクサバイト級のデータを処理し、分析時間は數日から數分に短縮されました。\n- TikTok、Uber、Walmart：Hudi を使用して、重要なビジネスアプリケーションをサポートしています。
パフォーマンス最適化
- 自動化されたファイルマージとクリーンアップ：小ファイル數を削減します。\n- インデックスとメタデータ管理：クエリ効率を向上させます。\n- 時間帯の分析応答速度：時間単位から分単位に短縮されます。
技術統合とエコシステム
- クエリエンジンの互換性：Athena、Trino などとシームレスに統合されます。\n- データフォーマットのサポート：Parquet、Avro などの一般的なフォーマットをサポートします。\n- 開発者ツール：Hudi Streamer を使って端到端のインクリメンタル処理を実裝し、カスタム変換ロジックをサポートします。
Apache Hudi とメダリオンアーキテクチャの統合
インクリメンタルデータ処理とメダリオンアーキテクチャ
- メダリオンアーキテクチャの概要：Bronze（原始層）、Silver（クリーニング層）、Gold（分析層）の分層処理モデル。\n- インクリメンタル処理フレームワーク：Hudi の
hoodie streamer がストリームデータ処理をサポートし、ダウンストリームテーブルの変更データのみを更新します。\n- データフロー：\n 1. Bronze 層：データソース（例：DB）からインクリメンタルデータを取得し、原始イベントを保存します。\n 2. Silver 層：データクリーニング、変換（例：カラムプロジェクション、カスタムロジック）を行います。\n 3. Gold 層：複雑なビジネスロジック（例：SQL JOIN）を実行して分析結果を生成します。
Hudi の核心機能と技術実裝
1. 変更データ処理（CDC）
- CDC モード：
before と after の変更ログをサポートします。\n - 挿入：before は null、after は新しい値。\n - 更新：before と after の両方を含みます。\n - 削除：before は削除前の値、after は null。\n- 例コード：CDC 形式データを読み込む例。
2. レコードレベル変更処理
- 変更検出メカニズム：
primary key（例：uid）を使って挿入、更新、削除操作を識別します。\n- タイムスタンプ処理：ordering field（例：timestamp）を使ってレコードの更新を決定します。\n- メタデータ管理：各レコードに commit time と file name を付與して変更狀態を管理します。
3. インデックスとパフォーマンス最適化
- インデックスタイプ：\n - シンプルインデックス：ランダムな更新に適した次元表。\n - Bloom インデックス：時間順序のイベントデータに適した。\n - HBase インデックス：大規模データセットに適し、外部 HBase を管理する。\n- レコードレベルインデックス（Record Level Index）：\n - 設計目標：クラウドストレージの I/O 瓶頸を解決。\n - 実裝方法：
metadata table に直接保存し、外部クラスタを必要としない。\n - パフォーマンス向上：\n - 読み取りパフォーマンス：1TB データセットで 20 分から 1 分に短縮。\n - SQL レイテンシー：TPC-DS 10TB データセットで 2〜3 倍の性能向上。\n - ストレージ最適化：各レコードの key-location 映射は 50〜55MB で済む。
4. 多ライター協調メカニズム
- 楽観的並行制御（Optimistic Concurrency Control）\n- 多バージョン並行制御（Multiversion Concurrency Control）\n- サポートされるシナリオ：Backfill タスク、選択的削除タスクなど。
ケーススタディ：顧客360度アプリケーション
- データソース：\n - 顧客登録（Account Creation）\n - 購入行動（Purchase）\n - カード活動（Card Activity）\n - クリックストリーム（Clickstream）\n - トランザクションデータベース（Transactional DB）\n- 処理フロー：\n 1. Bronze 層：レコードレベルインデックスを使って原始データを保存。\n 2. Silver 層：データクリーニングと変換。\n 3. Gold 層：JOIN 操作で分析結果を生成。\n - 例：
customer ID で clickstream と purchase 表を LEFT JOIN。\n - 時間範囲フィルタリング（例：timestamp、purchase date）。\n - 指定されたカラムでのソート（例：timestamp、last name）。
Hudi 0.14.0 の新機能
- 自動主キー生成：手動で主キーを指定する必要なし。\n- 新規 Merge & Read Reader：Spark のパフォーマンス向上。\n- レコードレベルインデックス：デフォルトのインデックススキーム。\n- ストレージフォーマットの改善：非ブロッキング並行制御とタイムラインの保持をサポート。
技術的詳細とパフォーマンス検証
- インデックス比較：\n - シンプルインデックス：全データファイルをスキャンする必要があり、I/O コストが高い。\n - レコードレベルインデックス：関連する
file group のメタデータのみを読み込むため、I/O コストが低下。\n- パフォーマンステスト結果：\n - 書き込みパフォーマンス：レコードレベルインデックスで 2 倍の書き込みパフォーマンス向上。\n - 読み取りパフォーマンス：SQL クエリのレイテンシーが 2〜3 倍低下。\n- ストレージ最適化：小ファイル數を削減し、Compaction と Cleaning サービスをサポート。
今後の開発方向
- 1.x バージョン計畫：データラックのトランザクションデータベースとして再設計。\n- 機能強化：\n - より強力なインデックスパフォーマンス。\n - よりシンプルな API 抽象層。\n - より高い可用性と使いやすさ。
メダリオンアーキテクチャにおけるデータストリーム処理
- Bronze/Silver/Gold 層設計：\n - Bronze 層：原始データ（例：イベントログ、未処理データ）。\n - Silver 層：AWS Glue などのツールを使って処理後の精錬データ。\n - Gold 層：複數の Silver 表を JOIN して最終的な集約結果。\n - インクリメンタル更新メカニズム：Silver 層での JOIN 操作では、更新データのみを取得し、フルテーブルスキャンを避ける。
- JOIN 操作例：\n -
customer ID で clickstream 表と purchase 表を LEFT JOIN。\n - 時間範囲フィルタリング（例：timestamp、purchase date）。\n - 指定されたカラムでのソート（例：timestamp、last name）。\n - 結果を Gold 表またはファクト表に保存し、ダウンストリームクエリやアプリケーションに供給。
Apache Hudi の核心機能
- トランザクションデータ層（Transactional Data Layer）：\n - データラックの変異性（Mutability）をサポートし、Delta Lake や Iceberg の不可変性と対比。\n - レコードレベルインデックスを提供し、ポイントクエリと更新操作を高速化。
- 自動キー生成（Auto Generated Keys）：\n - 主キーを手動で指定しなくても、Hudi が自動で生成。\n - 生成されたキーはメタデータテーブルに保存され、Bloom Filter と組み合わせてクエリ効率を向上。
- インデックスとフィルタリングメカニズム：\n - Bloom Filter：ファイルフッターまたは親ファイルに適用され、データフィルタリングを加速。\n - ファイル統計情報（Column Stats）：カラムの分佈、最小/最大値などを含み、クエリ最適化を支援。\n - 多インデックスサポート：複數カラムインデックス（Secondary Index）をサポートし、今後はより複雑なクエリ條件を実現。
- パフォーマンス最適化：\n - Spark 合併読み取り器（Merge and Read Reader）：Spark の処理パフォーマンスを向上。\n - ポイントクエリ速度：1TB データ量でポイントクエリの処理時間は數秒に短縮され、リアルタイム分析を可能。
Hudi 1.x バージョン更新と今後の方向
- トランザクションデータベースとしての再設計：\n - データラックのトランザクションデータベースとして再設計。\n - 非ブロッキング並行制御とタイムラインの保持をサポート。
結論
Apache Hudi は、ストリームデータをメダリオンアーキテクチャに効率的に統合するための革新的なツールです。レコードレベルインデックスやインクリメンタル処理フレームワークにより、従來の課題を克服します。本記事を通じて、Hudi の技術的特徴とメダリオンアーキテクチャとの統合方法を理解してください。
使用上のアドバイス
- Bronze 層の設計：原始データを直接格納し、重複や変更履歴を含む未加工の狀態を維持します。\n- Silver 層の処理：Bronze 層からのデータをクリーニング、検証、ファイルサイズ調整、クラスタリングなどを行い、品質を向上させます。\n- Gold 層の生成：Silver 層のデータを JOIN して分析用のファクトテーブルを生成します。
Hudi は、ストリームデータのリアルタイム処理をメダリオンアーキテクチャに効率的に統合するための革新的なツールです。本記事を通じて、Hudi の技術的特徴とメダリオンアーキテクチャとの統合方法を理解してください。