자습서 Databricks Unity Catalog의 Apache Iceberg™ 테이블에 대한 양방향 액세스 설정하기¶

소개¶

이 자습서에서는 카탈로그에서 발급한 자격 증명이 있는 쓰기 가능한 카탈로그 연결 데이터베이스를 사용하여 Databricks Unity Catalog의 카탈로그에 Snowflake를 연결하는 방법을 다룹니다. 이 설정을 통해 Snowflake와 Databricks 간의 양방향 데이터 협업이 가능합니다.

:doc:`카탈로그 연결 데이터베이스</user-guide/tables-iceberg-catalog-linked-database>`는 외부 Iceberg REST 카탈로그(예: Unity Catalog의 카탈로그)에 연결된 Snowflake 데이터베이스입니다. Snowflake는 외부 카탈로그와 자동으로 동기화하여 네임스페이스 및 Iceberg 테이블을 감지하고 원격 테이블을 카탈로그 연결 데이터베이스에 등록합니다. 카탈로그 연결 데이터베이스가 쓰기 가능한 경우 스키마 또는 Iceberg 테이블 생성 및 삭제도 지원됩니다.

:doc:`Iceberg 테이블에 대해 카탈로그에서 발급한 자격 증명</user-guide/tables-iceberg-configure-catalog-integration-vended-credentials>`을 통해 외부 볼륨을 사용하지 않고도 클라우드 저장소의 테이블 데이터 및 메타데이터에 대한 Snowflake 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 카탈로그에서 발급한 자격 증명을 사용하여 Snowflake를 Unity Catalog의 카탈로그에 연결하는 경우 Unity Catalog는 클라우드 저장소의 테이블 데이터에 액세스하기 위한 임시 자격 증명을 Snowflake에 제공합니다.

이 설정을 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

Snowflake를 사용하여 Unity Catalog에서 관리하는 Iceberg 테이블을 쿼리합니다.
Snowflake를 사용하여 Unity Catalog에서 관리하는 Iceberg 테이블에 데이터를 삽입합니다.
Snowflake를 사용하여 Unity Catalog에서 관리하는 Iceberg 테이블을 생성합니다.
Databricks를 사용하여 Snowflake에서 생성하거나 수정한 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블로 작업합니다.

이 자습서의 Snowflake 작업 단계를 완료하려면 |sf-web-interface|의 워크시트를 사용하거나 :doc:`SnowSQL</user-guide/snowsql>`과 같은 Snowflake 클라이언트를 사용합니다. 코드 예제를 복사하여 붙여넣은 다음 실행할 수 있습니다. 이 자습서의 Databricks 작업 단계를 완료하려면 Databricks 작업 공간을 사용하여 코드 예제를 복사하여 붙여넣거나 링크된 Databricks 설명서의 지침을 따릅니다.

알아볼 내용¶

이 자습서에서는 다음을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.

Unity Catalog에서 카탈로그를 만듭니다.
서비스 주체와 Databricks의 OAuth 시크릿을 추가하여 Snowflake에서 사용할 인증 자격 증명을 구성합니다.
Databricks를 사용하여 Unity Catalog의 카탈로그에 대한 Snowflake 액세스를 활성화합니다.
Snowflake에서, 발급된 자격 증명을 사용하여 Snowflake를 Unity Catalog의 카탈로그에 연결하는 카탈로그 통합을 생성합니다.
Snowflake에서, Unity Catalog의 카탈로그와 동기화되고 Snowflake에서 Unity Catalog의 카탈로그에 쓸 수 있는 쓰기 가능한 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성합니다.
해당 테이블에 데이터를 쿼리 및 삽입하고, Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 생성하는 등 Snowflake의 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 사용하여 작업합니다.
Databricks의 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 사용하여 작업합니다.

전제 조건¶

시작하기 전에 다음 개념을 숙지해야 합니다.

Snowflake 오브젝트 식별자 및 요구 사항.
Snowflake의 Apache Iceberg와 Iceberg 테이블. 자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블 섹션을 참조하십시오.
Databricks Unity Catalog. 자세한 내용은 Databricks 설명서의 `Unity 카탈로그란 무엇인가요?<https://docs.databricks.com/aws/data-governance/unity-catalog>`_를 참조하세요.

다음이 필요합니다.

Databricks

AWS, Azure 또는 Google Cloud에 호스팅된 Databricks 계정.
Unity Catalog가 활성화된 Databricks 작업 공간.

Unity Catalog용 작업 공간을 활성화하는 방법에 대한 지침은 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.
- AWS용 Databricks: `AWS용 Databricks: Unity Catalog용 작업 공간 활성화<https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/enable-workspaces>`_
- Azure Databricks: `Azure Databricks: Unity Catalog용 작업 공간 활성화<https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/data-governance/unity-catalog/enable-workspaces>`_
- Google Cloud용 Databricks: `Google Cloud용 Databricks: Unity Catalog용 작업 공간 활성화<https://docs.databricks.com/gcp/en/data-governance/unity-catalog/enable-workspaces>`_
필수 액세스 권한:
- Unity Catalog에서 카탈로그를 생성하기 위한 Metastore 관리자 권한 또는 메타스토어에 대한 CREATE CATALOG 권한.
  
  참고
  
  이 자습서에서는 Unity Catalog에서 카탈로그를 생성하고, 해당 카탈로그의 소유자가 되어 봅니다. 이 자습서에서 카탈로그 소유자는 Databricks 서비스 주체 권한을 카탈로그에 부여할 수 있습니다.
- 서비스 주체 및 OAuth 시크릿을 생성하기 위한 계정 관리자 또는 Databricks 작업 공간에 대한 작업 공간 관리자 권한
- 메타스토어에서 외부 데이터 액세스를 활성화하기 위한 메타스토어 관리자 권한

Snowflake

다음 작업을 수행할 수 있는 권한이 있는 역할이 있는 Snowflake 사용자:
- CREATE CATALOG INTEGRATION(Apache Iceberg™ REST)
- CREATE DATABASE(카탈로그 연결)
- CREATE ICEBERG TABLE
- CREATE WAREHOUSE
30일 평가판 계정을 사용 중인 경우 해당 계정에 대해 생성된 사용자로 로그인할 수 있습니다. 이 사용자는 오브젝트 생성에 필요한 권한이 있는 역할을 가집니다.

필요한 권한이 있는 사용자가 없는 경우, 권한이 있는 사용자에게 해당 사용자를 생성해 달라고 요청합니다. ACCOUNTADMIN 역할이 있는 사용자는 새 사용자를 생성하고 필요한 권한을 부여할 수 있습니다.

1단계: Databricks Unity Catalog에서 카탈로그 생성¶

Databricks에서 다음 문을 실행하여 Unity Catalog에 다음 오브젝트가 있는 example_sales_catalog 카탈로그를 생성합니다.

customers 스키마
customers 스키마 아래에 중첩된, 일부 샘플 데이터가 있는 customer_accounts 테이블

CREATE CATALOG example_sales_catalog;

CREATE SCHEMA example_sales_catalog.customers;

CREATE TABLE example_sales_catalog.customers.customer_accounts (
  customer_account_id INT,
  customer_id INT,
  account_status STRING,
  created_at TIMESTAMP,
  updated_at TIMESTAMP
) USING ICEBERG;

INSERT INTO example_sales_catalog.customers.customer_accounts VALUES
  (1, 1001, 'Active', CURRENT_TIMESTAMP(), CURRENT_TIMESTAMP()),
  (2, 1002, 'Active', CURRENT_TIMESTAMP(), CURRENT_TIMESTAMP()),
  (3, 1003, 'Inactive', CURRENT_TIMESTAMP(), CURRENT_TIMESTAMP()),
  (4, 1004, 'Active', CURRENT_TIMESTAMP(), CURRENT_TIMESTAMP()),
  (5, 1005, 'Pending', CURRENT_TIMESTAMP(), CURRENT_TIMESTAMP());

Copy

2단계: Databricks에 서비스 주체 추가¶

이 단계에서는 Databricks에 서비스 주체를 추가합니다.

Snowflake가 Unity Catalog로 인증할 수 있도록 허용하려면 Databricks에 서비스 주체를 추가한 후 Databricks의 서비스 주체에 대한 OAuth 시크릿을 생성합니다.

Databricks에 서비스 주체 추가¶

서비스 주체를 추가하려면 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.
서비스 주체의 애플리케이션 ID 값을 텍스트 편집기에 복사하여 안전하게 저장합니다. 나중에 Snowflake에서 카탈로그 통합을 생성할 때 이 값을 지정합니다.

서비스 주체에 대한 OAuth 시크릿 생성¶

서비스 주체에 대한 OAuth 시크릿을 생성하려면 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.
- AWS용 Databricks: `AWS용 Databricks: OAuth 시크릿 생성<https://docs.databricks.com/aws/dev-tools/auth/oauth-m2m#-step-1-create-an-oauth-secret>`_
- Azure Databricks: `Azure Databricks: OAuth 시크릿 생성<https://learn.microsoft.com/azure/databricks/dev-tools/auth/oauth-m2m#-step-1-create-an-oauth-secret>`_
- Google Cloud용 Databricks: `Google Cloud용 Databricks: OAuth 시크릿 생성<https://docs.databricks.com/gcp/dev-tools/auth/oauth-m2m#-step-1-create-an-oauth-secret>`_
생성한 시크릿 값을 텍스트 편집기에 복사하여 안전하게 저장합니다. 나중에 Snowflake에서 카탈로그 통합을 생성할 때 이 값을 지정합니다.

중요

클라이언트 시크릿은 한 번만 표시됩니다. 대화 상자를 닫기 전에 복사해야 합니다.

다음 단계에서는 Snowflake가 Unity Catalog의 example_sales_catalog 카탈로그에 액세스할 수 있도록 생성한 서비스 주체에 권한을 부여합니다.

3단계: Unity Catalog에 대한 Snowflake 액세스 활성화¶

이 단계에서는 Databricks를 사용하여 Snowflake가 Unity Catalog의 카탈로그에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

발급된 자격 증명을 통해 Unity Catalog의 카탈로그에 대한 Snowflake 액세스를 활성화하려면 먼저 메타스토어 수준에서 메타스토어에 외부 데이터 액세스를 활성화해야 합니다. 다음으로, 서비스 주체에 카탈로그에 대한 Unity Catalog 권한을 부여해야 합니다.

메타스토어에서 외부 데이터 액세스 활성화¶

먼저, 메타스토어에서 외부 데이터 액세스를 활성화합니다.

메타스토어에서 외부 데이터 액세스를 활성화하는 방법에 대한 지침은 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.

서비스 주체에 카탈로그에 대한 액세스 권한 부여¶

다음으로, 서비스 주체에 Unity Catalog 권한을 부여해야 합니다. 지정한 권한을 기반으로 Snowflake가 카탈로그에 액세스할 수 있도록 허용하려면 서비스 주체에 해당 권한을 부여해야 합니다.

카탈로그 탐색기를 사용하여 example_sales_catalog 카탈로그를 선택한 후 카탈로그 수준에서 서비스 주체에 다음 권한을 부여합니다.

Databricks 카탈로그 탐색기를 사용하여 권한을 부여하려면 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.

중요

Principals 필드에 사용자의 이메일 주소나 그룹의 이름이 아닌 서비스 주체의 이름을 입력해야 합니다.

다음 문을 실행하여 이 자습서를 완료하는 데 필요한 권한을 서비스 주체에 부여합니다. 각 권한에 대한 설명은 권한에 대한 설명 섹션을 참조하세요.

GRANT CREATE TABLE ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;
GRANT EXTERNAL USE SCHEMA ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;
GRANT MODIFY ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;
GRANT SELECT ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;
GRANT USE CATALOG ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;
GRANT USE SCHEMA ON CATALOG example_sales_catalog TO `<application_id>`;

Copy

여기서

<application_id> is the Application ID for your service principal, which you copied in a previous step. ``1aaa1a1a-11a1-1111-1111-1a11111aaa1a``는 서비스 주체에 대한 애플리케이션 ID의 예제입니다.

권한에 대한 설명¶

다음 테이블에서는 서비스 주체에 부여한 각 Unity Catalog 권한 및 각 권한이 Snowflake에 부여하는 액세스 권한에 대해 설명합니다.

권한	설명
`CREATE TABLE`	Snowflake가 카탈로그에 새 Iceberg 테이블을 생성할 수 있도록 허용합니다. Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 생성하는 데 필요합니다.
`EXTERNAL USE SCHEMA`	Unity Catalog가 클라우드 저장소의 테이블 데이터에 액세스하기 위해 범위가 지정된 임시 자격 증명을 생성하고 Snowflake에 제공할 수 있도록 허용합니다. 중요 이 권한은 카탈로그 연결 데이터베이스에서 발급된 자격 증명을 사용하는 경우 필요합니다.
`MODIFY`	Snowflake가 기존 테이블에 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제할 수 있도록 허용합니다. Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블에 데이터를 작성하는 데 필요합니다.
`SELECT`	Snowflake가 테이블을 쿼리하고 테이블 메타데이터에 액세스할 수 있도록 허용합니다. 카탈로그 연결 데이터베이스에서 데이터 읽기 및 테이블 검색을 포함하여 Snowflake의 모든 작업에 필요합니다.
`USE CATALOG`	Snowflake가 카탈로그에 액세스할 수 있도록 허용합니다. Unity Catalog의 모든 오브젝트에 연결하고 상호 작용하는 데 필요합니다.
`USE SCHEMA`	카탈로그 내의 스키마(네임스페이스)에 대한 Snowflake 액세스를 허용합니다. 특정 스키마의 테이블을 보고 작업하는 데 필요합니다.

4단계: Databricks 작업 공간 정보 수집¶

이 단계에서는 Databricks를 사용하여 작업 공간에 대한 정보를 수집합니다. 나중에 Snowflake에서 카탈로그 통합을 생성할 때 이 정보를 지정해야 합니다.

Databricks 작업 공간에서 다음 정보를 수집합니다.

Databricks 작업 공간 URL: 이는 Databricks 작업 공간에 액세스하는 데 사용하는 URL입니다.

이 URL을 찾는 방법에 대한 지침은 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.
다음은 각 클라우드 플랫폼에 대한 Databricks 작업 공간의 URL 예제입니다.
- AWS용 Databricks: https://dbc-a1a1a1a1-a1a1.cloud.databricks.com
- Azure Databricks: https://adb-1111111111111111.1.azuredatabricks.net
- Google Cloud용 Databricks: https://1111111111111111.1.gcp.databricks.com
Unity 카탈로그의 카탈로그 이름: Snowflake에서 액세스하려는 Unity Catalog의 카탈로그 이름( example_sales_catalog)입니다.
애플리케이션 ID: Databricks에서 추가한 서비스 주체의 애플리케이션 ID입니다.
OAuth 시크릿: Databricks에서 추가한 서비스 주체의 OAuth 시크릿입니다.

해당 값을 텍스트 편집기에 복사합니다. Snowflake에서 카탈로그 통합을 생성할 때 사용합니다.

5단계: Snowflake에서 웨어하우스 및 카탈로그 통합 설정¶

이 자습서를 위해 Snowflake에서 웨어하우스 및 카탈로그 통합을 생성하여 환경을 설정합니다.

웨어하우스 만들기¶

다음 문을 실행하여 웨어하우스를 생성합니다.

CREATE WAREHOUSE catalog_linked_database_tutorial_wh
  WAREHOUSE_TYPE = STANDARD
  WAREHOUSE_SIZE = XSMALL;

USE WAREHOUSE catalog_linked_database_tutorial_wh;

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카탈로그 통합 만들기¶

Snowflake에서 OAuth 인증 및 발급된 자격 증명을 사용하여 Snowflake를 Unity Catalog의 example_sales_catalog 카탈로그에 연결하는 카탈로그 통합을 생성합니다.

Databricks Unity 카탈로그에 대한 카탈로그 통합을 생성하려면 CREATE CATALOG INTEGRATION(Apache Iceberg™ REST) 명령을 사용합니다.

다음 예제에서는 OAuth를 사용하여 example_sales_catalog 카탈로그에 연결하기 위한 REST 카탈로그 통합을 생성합니다.

CREATE OR REPLACE CATALOG INTEGRATION my_unity_catalog_int_vended_creds
  CATALOG_SOURCE = ICEBERG_REST
  TABLE_FORMAT = ICEBERG
  REST_CONFIG = (
    CATALOG_URI = '<databricks_workspace_url>/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest'
    CATALOG_NAME = 'example_sales_catalog'
    ACCESS_DELEGATION_MODE = VENDED_CREDENTIALS
  )
  REST_AUTHENTICATION = (
    TYPE = OAUTH
    OAUTH_TOKEN_URI = '<databricks_workspace_url>/oidc/v1/token'
    OAUTH_CLIENT_ID = '<client_id>'
    OAUTH_CLIENT_SECRET = '<oauth_secret>'
    OAUTH_ALLOWED_SCOPES = ('all-apis')
  )
  ENABLED = TRUE;

Copy

여기서

``<databricks_workspace_url>``은 이전 단계에서 찾은 Databricks 작업 공간 URL입니다.
``example_sales_catalog``는 연결하려는 Unity Catalog의 카탈로그 이름입니다.
``<client_id>``는 Databricks에서 생성한 서비스 주체의 OAuth 클라이언트 ID입니다.

중요

Databricks에서는 이 값을 클라이언트 ID가 아닌 *애플리케이션 ID*라고 합니다.
``<oauth_secret>``은 Databricks에서 생성한 서비스 주체에 대해 생성된 OAuth 시크릿입니다.

카탈로그 통합 확인하기¶

카탈로그 통합 구성을 확인하려면 SYSTEM$VERIFY_CATALOG_INTEGRATION 함수를 호출합니다.

예제를 포함한 자세한 내용은 :ref:`SYSTEM$VERIFY_CATALOG_INTEGRATION을 사용하여 카탈로그 통합 구성 확인<label-tables_iceberg_rest_catalog_integration_verify_system_function>`을 참조하세요.

다음으로, Unity Catalog의 example_sales_catalog 카탈로그를 검색하고 동기화하는 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성할 때 생성된 카탈로그 통합을 지정합니다.

6단계: 카탈로그 연결 데이터베이스 만들기¶

이 단계에서는 이전 단계에서 생성한 카탈로그 통합을 사용하여 Unity Catalog의 example_sales_catalog 카탈로그에 연결하는 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성합니다.

카탈로그 연결 데이터베이스를 생성하려면 CREATE DATABASE(카탈로그 연결) 명령을 사용합니다.

다음 예제에서는 쓰기 가능하고, 발급된 자격 증명을 사용하며, 하나의 차단된 네임스페이스를 지정하는 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성합니다.

CREATE DATABASE unity_linked_db
  LINKED_CATALOG = (
    CATALOG = 'my_unity_catalog_int_vended_creds'
    BLOCKED_NAMESPACES = ('information_schema')
  );

Copy

여기서

``my_unity_catalog_int_vended_creds``는 이전 단계에서 생성한 카탈로그 통합의 이름입니다.

참고

쓰기 가능한 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성하기 위해 ALLOWED_WRITE_OPERATIONS 매개 변수를 지정할 필요는 없습니다. 이 매개 변수의 기본값인 :code:`ALL`은 카탈로그 연결 데이터베이스가 쓰기 가능함을 의미하기 때문입니다.
BLOCKED_NAMESPACES = ('information_schema')`는 Snowflake가 Unity 카탈로그의 ``information_schema` 스키마와 동기화되지 않도록 방지합니다. 그렇지 않으면 이 스키마는 나중에 카탈로그 동기화 상태를 확인할 때 관련 없는 SQL 실행 오류를 반환합니다. 이 스키마 아래에 중첩된 테이블은 Iceberg와 호환되지 않으므로 해당 오류는 관련이 없습니다.

information_schema 스키마 아래에 중첩된 테이블 및 뷰는 기본 제공 Databricks 테이블 및 뷰이며, Iceberg 테이블이 아닙니다.
예제 코드는 발급된 자격 증명으로 카탈로그 연결 데이터베이스를 구성하므로 외부 볼륨을 지정할 필요가 없습니다.
ALLOWED_WRITE_OPERATIONS 매개 변수의 기본값인 ``ALL``은 카탈로그 연결 데이터베이스가 읽기 및 쓰기 작업을 지원함을 의미합니다.

이제 카탈로그 연결 데이터베이스를 생성했으므로 Snowflake는 Unity Catalog와 자동으로 동기화하여 네임스페이스 및 Iceberg 테이블을 검색합니다. 기본 동기화 간격은 30초입니다.

7단계: 카탈로그 동기화 상태 확인하기¶

Snowflake가 Unity Catalog의 카탈로그를 데이터베이스에 연결했는지 확인하려면 SYSTEM$CATALOG_LINK_STATUS 함수를 사용합니다.

SELECT SYSTEM$CATALOG_LINK_STATUS('unity_linked_db');

Copy

함수는 동기화에 실패한 테이블을 포함하여 동기화 상태에 대한 정보를 반환합니다.

동기화에 성공하면 카탈로그 연결 데이터베이스에 Unity Catalog 네임스페이스가 스키마로 표시되고 Iceberg 테이블이 해당 스키마 아래에 표시됩니다.

참고

Snowflake가 생성했지만 초기화할 수 없는 테이블을 식별하려면 SHOW ICEBERG TABLES 명령을 사용합니다. 자세한 내용은 생성되었지만 초기화할 수 없는 테이블 식별 섹션을 참조하십시오.

8단계: Iceberg 테이블 작업¶

카탈로그 동기화가 완료되면 Snowflake에서 직접 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블에 데이터를 쿼리 및 삽입하고 Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 생성할 수 있습니다.

그런 다음 Databricks를 사용하여 Snowflake에서 생성하거나 수정한 테이블로 작업할 수 있습니다.

Snowflake에서 Iceberg 테이블 쿼리¶

Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 쿼리하려면 다음 단계를 따릅니다.

카탈로그 연결 데이터베이스를 선택합니다.
```
USE DATABASE unity_linked_db;
```
Copy
Unity Catalog에서 카탈로그의 테이블을 쿼리합니다.

다음 예제에서는 Unity Catalog의 example_sales_catalog 카탈로그에서 최상위 customers 스키마 아래에 중첩된 customer_accounts 테이블을 쿼리합니다.
```
SELECT * FROM customers.customer_accounts
  LIMIT 20;
```
Copy

참고

카탈로그 연결 데이터베이스에서 오브젝트를 식별하기 위한 요구 사항은 Requirements for identifier resolution in a catalog-linked database 섹션을 참조하세요.

Snowflake에서 Iceberg 테이블에 데이터 삽입¶

카탈로그 연결 데이터베이스를 사용하면 Snowflake를 통해 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블에 데이터를 삽입할 수 있습니다.

Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블에 데이터를 삽입하려면 다음 단계를 따릅니다.

카탈로그 연결 데이터베이스를 선택합니다.
```
USE DATABASE unity_linked_db;
```
Copy

customer_accounts 테이블에 데이터를 삽입합니다.

INSERT INTO customers.customer_accounts (
  customer_account_id,
  customer_id,
  account_status,
  created_at,
  updated_at
)
  VALUES
    (6, 1006, 'ACTIVE', '2025-12-15 10:23:45', '2025-12-15 10:23:45');

Copy

Snowflake에서 새 Iceberg 테이블 생성¶

카탈로그 연결 데이터베이스를 사용하면 Snowflake를 통해 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 생성할 수도 있습니다.

Snowflake에서 Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블을 생성하려면 다음 단계를 따릅니다.

카탈로그 연결 데이터베이스를 선택합니다.
```
USE DATABASE unity_linked_db;
```
Copy
Iceberg 테이블을 생성하려는 Unity Catalog의 카탈로그에서 스키마를 선택합니다.
```
USE SCHEMA customers;
```
Copy
Iceberg 테이블을 생성합니다.
```
CREATE ICEBERG TABLE table_created_from_snowflake (
  id INT,
  name STRING,
  created_date DATE
);
```
Copy
카탈로그 연결 데이터베이스에서 테이블을 생성하는 경우 Snowflake는 Snowflake 및 Unity Catalog 모두의 카탈로그에 테이블을 생성합니다. Snowflake 또는 Databricks를 사용하여 테이블을 업데이트하면 Snowflake에서 두 테이블 인스턴스를 동기화된 상태로 유지합니다.

Snowflake에서 Iceberg 테이블 삭제¶

카탈로그 연결 데이터베이스는 쓰기 가능하므로 DROP ICEBERG TABLE 명령을 사용하여 Snowflake에서 Iceberg 테이블을 삭제할 수 있습니다. Snowflake에서 테이블을 삭제하려면 Databricks 서비스 주체에 MANAGE 권한이 부여되어야 합니다.

경고

카탈로그 연결 데이터베이스에 쓰기 권한이 활성화된 경우 Snowflake는 테이블 삭제를 원격 카탈로그로 전파하여 두 시스템에서 테이블과 데이터를 제거합니다.

Databricks의 Iceberg 테이블 작업¶

Databricks에서 다음 작업을 시도합니다.

Snowflake에서 생성한 table_created_from_snowflake Iceberg 테이블에 데이터를 삽입합니다.
```
USE CATALOG example_sales_catalog;
USE SCHEMA customers;
INSERT INTO table_created_from_snowflake VALUES
  (1, 'John', CURRENT_TIMESTAMP());
```
Copy
참고

PERMISSION_DENIED 오류가 수신되는 경우 먼저 Databricks 사용자에게 테이블에 대한 MODIFY 및 SELECT 권한을 부여해야 할 수 있습니다.
customer_accounts 테이블을 쿼리하여 Snowflake에서 삽입한 데이터를 확인합니다.
```
USE CATALOG example_sales_catalog;
USE SCHEMA customers;
SELECT * FROM customer_accounts;
```
Copy

Iceberg 테이블의 자동 새로 고침¶

:doc:`자동 새로 고침</user-guide/tables-iceberg-auto-refresh>`은 카탈로그 연결 데이터베이스의 Iceberg 테이블에 대해 기본적으로 활성화됩니다. 결과적으로, Databricks에서 Iceberg 테이블을 업데이트하면 Snowflake의 해당 Iceberg 테이블이 업데이트로 자동 새로 고침됩니다.

Unity Catalog 관리 Iceberg 테이블의 자동 새로 고침 상태를 확인하려면 Snowflake의 SYSTEM$AUTO_REFRESH_STATUS 시스템 함수를 사용합니다.

정리¶

Snowflake에서 정리¶

이 자습서를 위해 생성된 오브젝트를 삭제하려면 다음 DROP 문을 실행합니다.

다음 값:

이 자습서를 위해 생성된 데이터베이스를 삭제할 수 있도록 사용할 데이터베이스의 이름으로 :samp:`{my_other_database}`의 이름을 바꿉니다.
이 자습서를 위해 생성된 웨어하우스를 삭제할 수 있도록 사용할 웨어하우스의 이름으로 :samp:`{my_other_warehouse}`의 이름을 바꿉니다.

USE DATABASE <my_other_database>;
DROP DATABASE unity_linked_db;
DROP CATALOG INTEGRATION my_unity_catalog_int_vended_creds;
USE WAREHOUSE <my_other_warehouse>;
DROP WAREHOUSE catalog_linked_database_tutorial_wh;

Copy

Databricks에서 정리¶

example_sales_catalog 카탈로그를 삭제합니다.
```
DROP CATALOG example_sales_catalog cascade;
```
Copy
서비스 주체를 제거합니다.

지침은 Databricks 계정이 호스팅되는 위치에 대한 항목을 참조하세요.
- AWS용 Databricks: `AWS용 Databricks: 서비스 주체 관리<https://docs.databricks.com/aws/en/admin/users-groups/manage-service-principals>`_
- Azure Databricks: `Azure Databricks: 서비스 주체 관리<https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/admin/users-groups/manage-service-principals>`_
- Google Cloud용 Databricks: `Google Cloud용 Databricks: 서비스 주체 관리<https://docs.databricks.com/gcp/en/admin/users-groups/manage-service-principals>`_

요약 및 추가 리소스¶

이 자습서에서는 발급된 자격 증명으로 카탈로그 연결 데이터베이스를 사용하여 Unity Catalog에 대한 양방향 액세스를 설정하는 엔드투엔드 워크플로를 따랐습니다.

이 과정에서 다음 작업을 완료했습니다.

Snowflake용 Iceberg 테이블에 대해 자세히 알아보려면 :doc:` Iceberg 테이블 설명서 </user-guide/tables-iceberg>` 섹션을 참조하십시오.