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Google CloudのLakehouseでDatabricks管理のApache IcebergテーブルをBigQueryから直接照会可能に

Google CloudのData Analyticsチームが2026-10-29に、borderless Lakehouseを通じてDatabricks管理のApache IcebergテーブルをBigQueryからゼロコピーで照会できることを発表した。

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Google CloudのData Analyticsチームが2026-10-29に、borderless Lakehouseを通じてDatabricks管理のApache IcebergテーブルをBigQueryからゼロコピーで照会できることを発表した。

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Google Cloudはborderless Lakehouseにより、Databricksが管理するApache IcebergテーブルをBigQueryから直接照会できると発表した。BigQueryはDatabricksが書き込む同一のParquetファイルを読み、Lakehouseのスケジュールされたメタデータ更新後に変更を反映する仕組みを採る。IcebergのREST Catalogとクロスクラウド接続を組み合わせることで、GCSやAmazon S3、Azure Blob Storage上のオープンフォーマットを移動せずに照会でき、Databricksは取り込みや管理、最適化(OPTIMIZE)やVACUUMなどのライフサイクル操作を担う。

Lakehouseは委任されたアクセスと資格情報ベンディングを用い、BigQuery側で行レベル・列レベルのアクセス制御や動的データマスキングを適用できるようにし、Icebergメタデータを利用したパーティションプルーニングで不要なファイル読み取りを回避する。利用開始は、DatabricksのIcebergデータセットをLakehouseランタイムカタログに登録することで可能であると案内している。

ORIGINAL

原文リンク

Google Cloud Blog

公式発表を見る(外部リンク) →

参照日 2026年10月30日

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