데이터 엔지니어링 기초: 실습 가이드

데이터 엔지니어링 ETL 파이프라인 구축을 위한 실무 가이드입니다. 이 가이드는 저장, 처리, 자동화, 모니터링을 다루는 데이터 엔지니어링 기본 사항을 이해하고 구현하는 실무적인 접근 방식을 제공합니다.

데이터 엔지니어링이란 무엇인가요?

데이터 엔지니어링은 원시 데이터를 분석 및 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력으로 변환하기 위해 데이터 워크플로를 구성, 처리 및 자동화하는 데 중점을 둡니다. 이 가이드에서는 다음 내용을 다룹니다.

1. 데이터 저장: 데이터가 저장되는 위치와 방법을 정의합니다.
2. 데이터 처리: 원시 데이터를 정리하고 변환하는 기술
3. 워크플로 자동화: 원활하고 효율적인 워크플로 실행을 구현합니다.
4. 시스템 모니터링: 전체 데이터 파이프라인의 신뢰성과 원활한 작동을 보장합니다.

각 스테이지를 살펴볼까요!

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개발 환경 설정

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

1. 환경 설정:
   • Unix 기반 시스템(macOS) 또는 Linux용 Windows 하위 시스템(WSL)
   • Python 3.11(또는 그 이상)이 설치되어 있습니다.
   • PostgreSQL 데이터베이스가 로컬에 설치되어 실행 중입니다.
2. 전제 조건:
   • 기본적인 명령줄 숙련도.
   • Python 프로그래밍의 기초 지식
   • 소프트웨어 설치 및 구성을 위한 관리 권한
3. 건축 개요:

다이어그램은 파이프라인 구성 요소 간의 상호 작용을 보여줍니다. 이 모듈식 설계는 워크플로 조정을 위한 Airflow, 분산 데이터 처리를 위한 Spark, 구조화된 데이터 저장을 위한 PostgreSQL 등 각 도구의 장점을 활용합니다.

1. 필요한 도구 설치:
   • PostgreSQL:

     brew update
     brew install postgresql

   • PySpark:

     brew install apache-spark

   • 공기 흐름:

     python -m venv airflow_env
     source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
     pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
     airflow db migrate

환경이 준비되었으니 각 구성 요소를 살펴보겠습니다.

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1. 데이터 스토리지: 데이터베이스 및 파일 시스템

데이터 스토리지는 모든 데이터 엔지니어링 파이프라인의 기초입니다. 두 가지 기본 카테고리를 고려해 보겠습니다.

• 데이터베이스: 검색, 복제, 인덱싱과 같은 기능을 통해 효율적으로 구성된 데이터 스토리지입니다. 예는 다음과 같습니다.
  • SQL 데이터베이스: 구조화된 데이터용(예: PostgreSQL, MySQL)
  • NoSQL 데이터베이스: 스키마 없는 데이터(예: MongoDB, Redis)용.
• 파일 시스템: 구조화되지 않은 데이터에 적합하며 데이터베이스보다 적은 기능을 제공합니다.

PostgreSQL 설정

1. PostgreSQL 서비스 시작:

brew update
brew install postgresql

2. 데이터베이스 생성, 연결 및 테이블 생성:

brew install apache-spark

3. 샘플 데이터 삽입:

python -m venv airflow_env
source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
airflow db migrate

이제 데이터가 PostgreSQL에 안전하게 저장되었습니다.

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2. 데이터 처리: PySpark 및 분산 컴퓨팅

데이터 처리 프레임워크는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 분산 컴퓨팅 기능을 갖춘 Apache Spark가 인기 있는 선택입니다.

• 처리 모드:
  • 일괄 처리: 고정된 크기의 일괄 처리로 데이터를 처리합니다.
  • 스트림 처리: 실시간으로 데이터를 처리합니다.
• 공용 도구: Apache Spark, Flink, Kafka, Hive

PySpark를 사용한 데이터 처리

1. Java 및 PySpark 설치:

brew services start postgresql

2. CSV 파일에서 데이터 로드:

다음 데이터를 사용하여 sales.csv 파일을 만듭니다.

CREATE DATABASE sales_data;
\c sales_data
CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    item_name TEXT,
    amount NUMERIC,
    sale_date DATE
);

다음 Python 스크립트를 사용하여 데이터를 로드하고 처리합니다.

INSERT INTO sales (item_name, amount, sale_date)
VALUES ('Laptop', 1200, '2024-01-10'),
       ('Phone', 800, '2024-01-12');

3. 고가치 매출 필터링:

brew install openjdk@11 && brew install apache-spark

4. Postgres DB 드라이버 설정: 필요한 경우 PostgreSQL JDBC 드라이버를 다운로드하고 아래 스크립트에서 경로를 업데이트하세요.

5. 처리된 데이터를 PostgreSQL에 저장:

brew update
brew install postgresql

Spark를 이용한 데이터 처리가 완료되었습니다.

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3. 워크플로우 자동화: Airflow

자동화는 예약 및 종속성 정의를 사용하여 워크플로 관리를 간소화합니다. Airflow, Oozie 및 Luigi와 같은 도구가 이를 용이하게 합니다.

Airflow를 통한 ETL 자동화

1. 공기 흐름 초기화:

brew install apache-spark

2. 워크플로(DAG) 만들기:

python -m venv airflow_env
source airflow_env/bin/activate  # macOS/Linux
pip install "apache-airflow[postgres]==" --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.10.4/constraints-3.11.txt"
airflow db migrate

이 DAG는 매일 실행되고 PySpark 스크립트를 실행하며 확인 단계를 포함합니다. 실패 시 이메일 알림이 전송됩니다.

3. 워크플로 모니터링: Airflow의 dags/ 디렉터리에 DAG 파일을 배치하고 Airflow 서비스를 다시 시작한 다음 http://localhost:8080에서 Airflow UI를 통해 모니터링합니다.

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4. 시스템 모니터링

모니터링을 통해 파이프라인 안정성이 보장됩니다. Airflow의 경고 또는 Grafana 및 Prometheus와 같은 도구와의 통합은 효과적인 모니터링 전략입니다. Airflow UI를 사용하여 작업 상태 및 로그를 확인하세요.

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결론

데이터 저장소를 설정하고, PySpark를 사용하여 데이터를 처리하고, Airflow를 사용하여 워크플로를 자동화하고, 시스템을 모니터링하는 방법을 배웠습니다. 데이터 엔지니어링은 중요한 분야이며, 이 가이드는 추가 탐색을 위한 강력한 기반을 제공합니다. 더 자세한 정보를 보려면 제공된 참고 자료를 참조하세요.

위 내용은 데이터 엔지니어링 기초: 실습 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!