--- title: "Iceberg 사용" slug: "hadoop-chadoop-using-iceberg" updated: 2026-08-20T09:03:19Z published: 2026-08-20T09:03:19Z canonical: "guide-gov.ncloud-docs.com/hadoop-chadoop-using-iceberg" --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide-gov.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Iceberg 사용
Classic 환경에서 이용 가능합니다.
[Iceberg](https://iceberg.apache.org/){target="_blank"}는 방대한 분석 데이터 세트를 위한 개방형 테이블 형식으로서, SQL 테이블처럼 작동하는 고성능 형식을 사용하는 테이블을 Presto 및 Spark에 추가하는 시스템입니다. ## Iceberg 구성 요소 Iceberg를 구성하는 컴포넌트는 크게 세 가지로 iceberg catalog, metadata layer, data layer로 계층적인 구조로 이루어져 있습니다. {height="" width="80%"} * Iceberg Catalog Layer 지정된 테이블에 대한 데이터를 읽거나 쓸 위치를 식별하는데 사용합니다. Iceberg Catalog는 현재 시점의 테이블 메타데이터를 찾을 수 있게 해줍니다. 또한 쿼리가 실행되면 해당 쿼리가 찾는 메타데이터 파일을 찾기 위해도 사용됩니다. * Metadata Layer 메타데이터 파일, 매니페스트 목록 및 매니페스트 파일로 세가지 구성 요소로 구성됩니다, 메타데이터 파일에는 테이블의 스키마, 파티션 정보, 스냅샷, 스냅샷에 대한 정보가 포함되어 쿼리에서 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다. * Data Layer 실제 데이터 파일을 저장하는 곳으로 매니페스트 파일의 메타 정보를 이용하여 필요한 데이터 파일에 접근할 수 있게 합니다. ## Iceberg 사용 Iceberg를 사용하는 방법은 다음과 같습니다. :::(Warning) (주의) 아래 예시는 1.2.1 버전을 기반으로 설명되었습니다. ::: ### Hive shell을 통한 테스트 1. hive에 접속하십시오. ```bash [hive@nch023-ncl ~]$ hive Hive Session ID = cca75225-f55c-423b-b6c8-d8fb0 hive> set hive.vectorized.execution.enabled=false; hive> set iceberg.engine.hive.lock-enabled=false; hive> set tez.mrreader.config.update.properties=hive.io.file.readcolumn.names,hive.io.file.readcolumn.ids; hive> set hive.execution.engine=mr; ``` 2. database를 생성하십시오. ```bash hive> create database test; OK Time taken: 2.182 seconds ``` 3. database 선택하십시오. ```bash hive> use test; OK Time taken: 0.278 seconds Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. ``` 4. 테이블을 생성하십시오. ```bash hive> CREATE EXTERNAL TABLE test_tbl (id int) STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'; OK Time taken: 2.796 seconds ``` 5. add jar를 이용하여 iceberg 라이브러리를 사용하십시오. ```bash hive> add jar /usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/iceberg-hive-runtime-1.2.1.jar; Added [/usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/iceberg-hive-runtime-1.2.1.jar] to class path Added resources: [/usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/iceberg-hive-runtime-1.2.1.jar] ``` 6. add jar를 이용하여 libfb 라이브러리를 사용하십시오. ```bash hive> add jar /usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/libfb303-0.9.3.jar; Added [/usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/libfb303-0.9.3.jar] to class path Added resources: [/usr/nch/3.1.0.0-78/hive/lib/libfb303-0.9.3.jar] ``` 7. insert를 통해 데이터를 삽입하십시오. ```bash hive> INSERT INTO test_tbl values (1); Query ID = hive_20231012143056_a80b-fe72-472a-8773-4e7589 Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator 23/10/12 14:30:57 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at nch023-ncl.nfra.io/10.168.142.23:10200 23/10/12 14:30:57 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at nch023-ncl.nfra.io/10.168.142.23:10200 Starting Job = job_1696850670798_0017, Tracking URL = http://nch2-ncl.nfra.io:8088/proxy/application_1696850670798_0017/ Kill Command = /usr/nch/3.1.0.0-78/hadoop/bin/mapred job -kill job_1696850670798_0017 Hadoop job information for Stage-2: number of mappers: 1; number of reducers: 0 2023-10-12 14:31:07,818 Stage-2 map = 0%, reduce = 0% 2023-10-12 14:31:16,035 Stage-2 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 5.33 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 5 seconds 330 msec Ended Job = job_16968506_0017 MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-2: Map: 1 Cumulative CPU: 5.33 sec HDFS Read: 173742 HDFS Write: 2611 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 5 seconds 330 msec OK Time taken: 22.507 seconds ``` 8. select 로 데이터를 확인하십시오. ```bash hive> select * from test_tbl; OK 1 Time taken: 0.493 seconds, Fetched: 1 row(s) ``` 9. 테이블 스키마를 확인하십시오. ```bash hive> show create table test_tbl; OK CREATE EXTERNAL TABLE `test_tbl`( `id` int COMMENT 'from deserializer') ROW FORMAT SERDE 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe' STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' LOCATION 'hdfs://test-test/warehouse/tablespace/managed/hive/test.db/test_tbl' TBLPROPERTIES ( 'bucketing_version'='2', 'current-schema'='{"type":"struct","schema-id":0,"fields":[{"id":1,"name":"id","required":false,"type":"int"}]}', 'current-snapshot-id'='128779159509', 'current-snapshot-summary'='{"added-data-files":"1","added-records":"1","added-files-size":"407","changed-partition-count":"1","total-records":"1","total-files-size":"407","total-data-files":"1","total-delete-files":"0","total-position-deletes":"0","total-equality-deletes":"0"}', 'current-snapshot-timestamp-ms'='1697088677165', 'engine.hive.enabled'='true', 'external.table.purge'='TRUE', 'last_modified_by'='hive', 'last_modified_time'='1697088657', 'metadata_location'='hdfs://test-test/warehouse/tablespace/managed/hive/test.db/test_tbl/metadata/00001-33b09b82-b9b9-4005-a804-3f7970fc23ec.metadata.json', 'previous_metadata_location'='hdfs://test-test/warehouse/tablespace/managed/hive/test.db/test_tbl/metadata/00000-5a7c11d1-b12b-45a-a75a8c975f85.metadata.json', 'snapshot-count'='1', 'table_type'='ICEBERG', 'transient_lastDdlTime'='1697088657', 'uuid'='95dffef0-97e6-4ca2-ae01-b5bfde8') Time taken: 0.315 seconds, Fetched: 25 row(s) ```