100 TiB 데이터 처리를 증명한 DuckDB 기반 분산 데이터 파이프라인 설계

From DeepSeek to Quack: When the Dream of Distributed DuckDB Started to Feel Real

amir2026년 5월 19일11분advanced

AI 요약

Context

Spark 중심의 Big-Data 아키텍처에서 발생하는 과도한 Cluster 설정 및 Memory Tuning 비용이 운영 효율을 저하시키는 병목 지점으로 작용함. 복잡한 DAG 기반의 분산 작업 디버깅과 Executor Sizing으로 인한 Operational Tax가 높은 상황임.

Technical Solution

분산 데이터베이스 구축 대신 DuckDB를 고속 Local Execution Engine으로 활용하는 '분산 실행 계획(Distribute the Plan)' 전략 채택
데이터를 Partition 단위로 분할하여 Worker에 전송하고, 각 Worker 내부에서 독립적인 DuckDB 인스턴스를 통해 Local 처리 수행
중간 처리 결과를 Shared Storage에 Parquet 포맷으로 저장하여 I/O 효율성을 극대화하고 최종 단계에서 Merge 또는 Repartition 수행
DuckDB의 Embedded 특성에 따른 Concurrent Write 제약을 해결하기 위해 Immutable Output 생성 및 Object Storage 기반의 Coordination Layer 설계
Quack 프로토콜 도입을 통해 DuckDB 인스턴스 간 Client-Server 통신을 구현하여 원격 데이터 액세스 및 다중 클라이언트 접근성 확보
OLTP 워크로드는 PostgreSQL에 유지하되, AI 전처리 및 분석 워크로드는 DuckDB 기반의 Lakehouse 구조로 분리하여 시스템 전문성 강화

실천 포인트

1. 분석 워크로드의 경우 거대 분산 프레임워크 도입 전, Local Engine의 병렬 처리 가능 여부 검토

2. 데이터 쓰기 충돌 방지를 위해 Shared Database File 대신 Partitioned Parquet 기반의 Immutable Write 패턴 적용

3. 데이터 전처리 파이프라인 설계 시 Compute를 데이터에 가깝게 배치하는 Data Locality 최적화 고려

4. OLTP와 OLAP 워크로드의 특성을 구분하여 PostgreSQL과 DuckDB를 적재적소에 배치하는 하이브리드 전략 수립

태그

#Smallpond #Distributed Computing #Parquet #Quack #DuckDB

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