UniForm (Universal Format) 상세 - Databricks 한국어 가이드

왜 UniForm이 필요한가요?

현대 데이터 생태계에서는 하나의 플랫폼만 사용하는 경우가 드뭅니다. Databricks에서 데이터를 관리하면서, Snowflake에서 분석하고, Trino로 애드혹 쿼리를 실행하고, Apache Flink로 실시간 처리를 하는 멀티 엔진 환경 이 일반적입니다. 문제는 각 엔진이 서로 다른 테이블 포맷을 사용한다는 것입니다. Databricks는 Delta Lake, Snowflake와 Trino는 주로 Apache Iceberg를 지원합니다. 동일한 데이터를 여러 포맷으로 복사하면 데이터 일관성 유지, 스토리지 비용, 파이프라인 복잡도 문제가 발생합니다.

💡 UniForm(Universal Format) 은 하나의 Delta Lake 테이블에 Iceberg 호환 메타데이터를 자동 생성 하여, 데이터 복사 없이 여러 엔진에서 동일한 데이터를 읽을 수 있게 하는 기능입니다.

핵심 개념

UniForm의 핵심은 데이터 파일은 하나, 메타데이터만 두 가지 라는 점입니다. Delta 테이블 디렉토리 구조 (UniForm 활성화 시):

경로	설명
`_delta_log/*.json`	Delta 프로토콜 메타데이터
`metadata/.metadata.json`, `snap-.avro`	Iceberg 프로토콜 메타데이터 (UniForm이 자동 생성)
`part-*.parquet`	실제 데이터 파일 (Delta와 Iceberg가 공유)

Databricks/Spark 는 _delta_log/를 읽어 Delta 프로토콜로 데이터에 접근합니다
Snowflake/Trino/Flink 는 metadata/를 읽어 Iceberg 프로토콜로 동일한 데이터에 접근합니다
Parquet 파일은 공유 되므로 데이터 복사가 발생하지 않습니다

활성화 방법

새 테이블 생성 시

-- Iceberg 호환성이 있는 Delta 테이블 생성
CREATE TABLE catalog.schema.shared_events (
    event_id BIGINT,
    user_id BIGINT,
    event_type STRING,
    event_time TIMESTAMP,
    properties MAP<STRING, STRING>
)
TBLPROPERTIES (
    'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg'
);

기존 테이블에 활성화

-- 기존 Delta 테이블에 UniForm 활성화
ALTER TABLE catalog.schema.existing_table
SET TBLPROPERTIES ('delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg');

비활성화

-- UniForm 비활성화
ALTER TABLE catalog.schema.shared_events
UNSET TBLPROPERTIES ('delta.universalFormat.enabledFormats');

활성화 시 자동 설정

UniForm을 활성화하면 다음 속성이 자동으로 함께 설정 됩니다.

속성	자동 설정값	설명
`delta.columnMapping.mode`	`name`	컬럼 이름 기반 매핑 활성화
`delta.minReaderVersion`	2 이상	Reader 프로토콜 버전
`delta.minWriterVersion`	7 이상	Writer 프로토콜 버전

Iceberg REST Catalog (IRC)

외부 엔진이 UniForm이 활성화된 테이블을 읽으려면, 테이블의 위치(메타데이터 경로) 를 알아야 합니다. Unity Catalog는 Iceberg REST Catalog 표준을 지원하여, 외부 엔진이 HTTP API를 통해 테이블 목록을 조회하고 메타데이터 위치를 확인할 수 있습니다.

연결 정보

외부 엔진에서 Unity Catalog의 Iceberg REST Catalog에 연결하려면 다음 정보가 필요합니다.

항목	값
URI	`https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg`
인증	Databricks Personal Access Token 또는 OAuth M2M
Warehouse	Unity Catalog의 카탈로그 이름

설정 예시

# PyIceberg에서 Unity Catalog 연결
from pyiceberg.catalog import load_catalog

catalog = load_catalog(
    "databricks_unity",
    **{
        "type": "rest",
        "uri": "https://my-workspace.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg",
        "token": "<personal-access-token>",
        "warehouse": "my_catalog"
    }
)

# 테이블 조회
table = catalog.load_table("my_schema.shared_events")
df = table.scan().to_pandas()

외부 엔진에서 읽기

Snowflake에서 읽기

-- Snowflake에서 Databricks의 UniForm 테이블 읽기
CREATE OR REPLACE ICEBERG TABLE snowflake_db.public.shared_events
  CATALOG = 'ICEBERG_REST'
  EXTERNAL_VOLUME = 'my_external_volume'
  CATALOG_TABLE_NAME = 'my_schema.shared_events'
  CATALOG_NAMESPACE = 'my_catalog';

-- 조회
SELECT * FROM snowflake_db.public.shared_events;

Trino에서 읽기

# Trino Iceberg 카탈로그 설정 (etc/catalog/databricks.properties)
connector.name=iceberg
iceberg.catalog.type=rest
iceberg.rest-catalog.uri=https://my-workspace.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg
iceberg.rest-catalog.warehouse=my_catalog
iceberg.rest-catalog.security=OAUTH2
iceberg.rest-catalog.oauth2.token=<token>

-- Trino에서 조회
SELECT * FROM databricks.my_schema.shared_events;

Apache Spark (외부)에서 읽기

# 외부 Spark에서 Iceberg REST Catalog를 통해 읽기
spark = SparkSession.builder \
    .config("spark.sql.catalog.unity", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") \
    .config("spark.sql.catalog.unity.type", "rest") \
    .config("spark.sql.catalog.unity.uri",
            "https://my-workspace.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg") \
    .config("spark.sql.catalog.unity.token", "<token>") \
    .config("spark.sql.catalog.unity.warehouse", "my_catalog") \
    .getOrCreate()

df = spark.table("unity.my_schema.shared_events")

UniForm 사용 시 고려사항

항목	설명
쓰기는 Delta만	UniForm 테이블에 데이터를 쓰는 것은 Databricks(Delta 프로토콜) 에서만 가능합니다. 외부 엔진은 읽기 전용입니다
메타데이터 동기화 지연	Delta 쓰기 후 Iceberg 메타데이터가 자동 생성되지만, 약간의 지연이 있을 수 있습니다
Deletion Vectors 호환	UniForm은 Deletion Vectors와 함께 사용 가능합니다
Liquid Clustering 호환	UniForm과 Liquid Clustering을 동시에 사용할 수 있습니다
스토리지 오버헤드	Iceberg 메타데이터 파일이 추가로 생성되지만, 데이터 파일은 공유되므로 오버헤드는 최소화됩니다

언제 UniForm을 사용해야 하나요?

상황	UniForm 필요 여부
Databricks만 사용	❌ 불필요 (Delta Lake만으로 충분)
Databricks + Snowflake에서 같은 데이터 조회	✅ 필요
Databricks + Trino/Presto 멀티 엔진 분석	✅ 필요
Databricks + Apache Flink 실시간 처리	✅ 필요
데이터를 ETL로 복사하여 다른 시스템에 제공	⚠️ UniForm으로 복사 없이 해결 가능

💡 핵심 메시지: “하나의 데이터, 여러 엔진에서 조회”가 필요하다면 UniForm을 활성화하세요. 데이터 복사 없이 멀티 엔진 호환성을 확보할 수 있습니다.

심화: UniForm 구성 가이드

Step-by-Step: UniForm 활성화 및 외부 엔진 연결

Step 1: UniForm 활성화

-- 새 테이블 생성 시 UniForm 활성화
CREATE TABLE catalog.schema.sales (
    sale_id BIGINT,
    product STRING,
    amount DECIMAL(10,2),
    sale_date DATE
)
TBLPROPERTIES (
    'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg',
    'delta.enableIcebergCompatV2' = 'true'
);

-- 기존 테이블에 UniForm 활성화
ALTER TABLE catalog.schema.existing_table
SET TBLPROPERTIES (
    'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg'
);

⚠️ Column Mapping 필수: UniForm을 활성화하려면 delta.columnMapping.mode = 'name'이 설정되어야 합니다. 최신 테이블은 기본값이지만, 레거시 테이블은 수동 활성화가 필요합니다.

-- 레거시 테이블: Column Mapping 먼저 활성화
ALTER TABLE catalog.schema.legacy_table
SET TBLPROPERTIES ('delta.columnMapping.mode' = 'name');

-- 이후 UniForm 활성화
ALTER TABLE catalog.schema.legacy_table
SET TBLPROPERTIES ('delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg');

Step 2: Iceberg REST Catalog (IRC) 연결 설정

Unity Catalog가 표준 Iceberg REST Catalog API 를 노출하므로, 외부 엔진은 이 엔드포인트에 연결하면 됩니다.

설정 항목	값
Catalog URI	`https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg`
인증	OAuth M2M (Service Principal) 또는 PAT
Warehouse	Unity Catalog의 catalog 이름

Step 3: 외부 엔진에서 읽기

Snowflake에서 읽기 (Iceberg Catalog Integration)

-- Snowflake: Databricks Unity Catalog를 Iceberg 카탈로그로 등록
CREATE OR REPLACE CATALOG INTEGRATION databricks_iceberg
  CATALOG_SOURCE = ICEBERG_REST
  TABLE_FORMAT = ICEBERG
  CATALOG_NAMESPACE = 'catalog.schema'
  REST_CONFIG = (
    CATALOG_URI = 'https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg'
    WAREHOUSE = 'catalog'
  )
  REST_AUTHENTICATION = (
    TYPE = OAUTH
    OAUTH_CLIENT_ID = '<service-principal-client-id>'
    OAUTH_CLIENT_SECRET = '<service-principal-secret>'
    OAUTH_TOKEN_URI = 'https://<workspace-url>/oidc/v1/token'
  );

-- Snowflake에서 Databricks 테이블 읽기
SELECT * FROM catalog.schema.sales WHERE sale_date >= '2025-01-01';

Apache Spark OSS에서 읽기

# Spark OSS에서 Iceberg REST Catalog 연결
spark = SparkSession.builder \
    .config("spark.sql.catalog.databricks", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") \
    .config("spark.sql.catalog.databricks.type", "rest") \
    .config("spark.sql.catalog.databricks.uri",
            "https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg") \
    .config("spark.sql.catalog.databricks.credential", "<pat-token>") \
    .config("spark.sql.catalog.databricks.warehouse", "catalog") \
    .getOrCreate()

# Databricks Delta 테이블을 Iceberg로 읽기
df = spark.read.table("databricks.schema.sales")

Trino/Presto에서 읽기

# Trino: etc/catalog/databricks.properties
connector.name=iceberg
iceberg.catalog.type=rest
iceberg.rest-catalog.uri=https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg
iceberg.rest-catalog.warehouse=catalog
iceberg.rest-catalog.security=OAUTH2
iceberg.rest-catalog.oauth2.token=<pat-token>

Credential Vending (자격 증명 발급)

외부 엔진이 실제 Parquet 파일을 읽으려면 클라우드 스토리지 접근 권한 이 필요합니다. Unity Catalog의 Credential Vending 은 이 문제를 해결합니다.

방식	설명
자동 (Credential Vending)	IRC 요청 시 Unity Catalog가 임시 자격 증명(STS Token)을 자동 발급 합니다. 외부 엔진이 S3/ADLS에 직접 접근할 수 있는 단기 토큰을 받습니다
수동	외부 엔진에 S3/ADLS 접근 권한을 직접 설정합니다 (IAM Role, Managed Identity)

💡 Credential Vending의 장점: 외부 엔진에 영구 스토리지 자격 증명을 부여하지 않아도 됩니다. Unity Catalog가 요청마다 최소 권한의 임시 토큰 을 발급하므로 보안이 강화됩니다.

UniForm 운영 시 주의사항

항목	주의
쓰기는 Databricks만	외부 엔진에서는 읽기만 가능합니다. 쓰기는 반드시 Databricks에서 수행합니다
메타데이터 동기화 지연	Delta 커밋 후 Iceberg 메타데이터 생성까지 약간의 지연(수 초~수 분)이 있을 수 있습니다
스토리지 오버헤드	Iceberg 메타데이터 파일이 추가로 생성되므로 스토리지가 약 1~5% 증가합니다
VACUUM 주의	VACUUM이 Iceberg에서 참조하는 파일을 삭제하지 않도록 보존 기간을 충분히 설정합니다
지원 데이터 타입	대부분의 타입이 호환되지만, MAP 타입 등 일부 복잡한 타입은 제한될 수 있습니다

Managed Iceberg Tables (Iceberg 네이티브 쓰기)

UniForm과 별도로, Databricks는 Iceberg 형식으로 직접 쓰는 Managed Iceberg Tables 도 지원합니다.

-- Managed Iceberg Table 생성 (Iceberg 네이티브 포맷)
CREATE TABLE catalog.schema.iceberg_sales (
    sale_id BIGINT,
    product STRING,
    amount DECIMAL(10,2)
) USING ICEBERG;

비교	UniForm (Delta + Iceberg 읽기)	Managed Iceberg (Iceberg 네이티브)
저장 포맷	Delta Lake (Parquet + Delta Log)	Iceberg (Parquet + Iceberg Metadata)
Databricks 기능	✅ Delta의 모든 기능 (Liquid Clustering, DV, Time Travel 등)	⚠️ Iceberg 기능만 (일부 Delta 고유 기능 미지원)
외부 엔진 읽기	✅ Iceberg 메타데이터 자동 생성	✅ 네이티브 Iceberg
외부 엔진 쓰기	❌ 읽기 전용	✅ 외부에서도 쓰기 가능
적합한 경우	Databricks가 주(Primary) 엔진, 외부는 읽기만	외부 엔진도 쓰기해야 하는 경우

💡 선택 가이드: 대부분의 경우 UniForm(Delta + Iceberg 읽기) 을 권장합니다. Delta Lake의 모든 고급 기능(Liquid Clustering, Deletion Vectors, Predictive Optimization 등)을 활용하면서 외부 호환성도 확보합니다. 외부 엔진에서 쓰기가 필수인 경우에만 Managed Iceberg를 사용합니다.

정리

핵심 개념	설명
UniForm	Delta 테이블에 Iceberg 호환 메타데이터를 자동 생성하여 멀티 엔진 읽기를 지원합니다
데이터 복사 없음	Parquet 데이터 파일은 공유되고, 메타데이터만 두 형식으로 유지됩니다
Iceberg REST Catalog	Unity Catalog가 표준 Iceberg REST API를 제공하여 외부 엔진의 카탈로그 역할을 합니다
읽기 전용	외부 엔진에서는 읽기만 가능하고, 쓰기는 Databricks에서만 수행합니다

Databricks 플랫폼

레이크하우스 아키텍처

컴퓨트

데이터 엔지니어링

데이터 웨어하우징

Unity Catalog

AI/BI

머신러닝

AI 에이전트

Lakebase

보안과 거버넌스

모범 사례

개발 도구

부록 — 선행 지식

부록 — 데이터 기초

부록 — 참고

​왜 UniForm이 필요한가요?

​핵심 개념

​활성화 방법

​새 테이블 생성 시

​기존 테이블에 활성화

​비활성화

​활성화 시 자동 설정

​Iceberg REST Catalog (IRC)

​연결 정보

​설정 예시

​외부 엔진에서 읽기

​Snowflake에서 읽기

​Trino에서 읽기

​Apache Spark (외부)에서 읽기

​UniForm 사용 시 고려사항

​언제 UniForm을 사용해야 하나요?

​심화: UniForm 구성 가이드

​Step-by-Step: UniForm 활성화 및 외부 엔진 연결

​Step 1: UniForm 활성화

​Step 2: Iceberg REST Catalog (IRC) 연결 설정

​Step 3: 외부 엔진에서 읽기

​Credential Vending (자격 증명 발급)

​UniForm 운영 시 주의사항

​Managed Iceberg Tables (Iceberg 네이티브 쓰기)

​정리

​참고 링크