Apache Spark, Delta Lake with Databricks (1)- 서론

 

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아티스트

아이유

앨범

The Winning

발매일

2024.02.20

 

 

서문

끊임없이 변화하는 데이터 환경 속에서 견고하고 확장 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션의 필요성이 그 어느 때보다 절실해졌습니다.  이러한 필요성을 반영하여, Databricks 레이크하우스 플랫폼의 복잡성을 마스터하기 위한 실용적인 가이드를 제공합니다.

변화하는 데이터 엔지니어링 환경

최근 몇 년간 데이터 엔지니어링 분야는 상당한 변화를 겪으며, 효율적이고 확장 가능하며 협력적인 솔루션에 대한 수요가 전례 없는 수준에 이르렀습니다. 이러한 패러다임 변화를 반영하여, 대규모 데이터 처리를 위한 다목적 엔진인 Apache Spark, 협업적이고 클라우드 기반 플랫폼인 Databricks, 데이터 워크플로우의 신뢰성과 일관성을 높여주는 오픈 소스 스토리지 레이어인 Delta Lake의 세부 사항을 깊이 있게 다룹니다.

실용적인 데이터 엔지니어링 접근법

단순한 데이터 엔지니어링 모음집을 넘어, 실제 데이터 엔지니어링 문제를 해결할 수 있도록 돕는 실용적인 가이드를 제공할 예정입니다. 제공되는 내용들은 실용성을 중시하며, 단계별 지침, 코드 스니펫, 상세 설명을 통해 실습 학습 경험을 촉진합니다. 데이터 엔지니어로서 경력이 풍부하든, 데이터 여정을 막 시작했든, 혁신적인 기술을 프로젝트에 원활히 통합하기 위한 귀중한 통찰과 실용적인 솔루션을 제공합니다.

주요 특징

주요 목표는 다음과 같습니다:

• 데이터 엔지니어링 수명 주기에 대한 심층 내용들: 데이터 추출, 변환, 로딩, 그리고 Lakehouse 아키텍처 내에서의 효과적인 관리를 다루는 포괄적인 레시피 세트 탐색
• 실용적인 학습: 실습 접근 방식을 받아들여, 자세한 지침, 코드 예제 및 설명을 통해 실제 시나리오에 기술을 적용할 수 있는 실질적인 전문성을 확보
• 모범 사례 및 최적화: 업계 모범 사례와 전문가 팁을 활용하여 데이터 엔지니어링 워크플로우를 최적화하고, 확장 가능하고 효율적이며 유지 보수가 용이한 솔루션 구축
• 실제 문제와 해결책: 실제 프로젝트에서 데이터 엔지니어들이 직면하는 일반적인 문제를 다루는 솔루션 탐구, 구현을 위한 실용적인 통찰 제공
• 협업 및 원활한 통합: Databricks의 협업 기능을 활용하고, 이 기술들을 기존 데이터 인프라에 원활하게 통합하여 보다 효율적이고 협력적인 환경 조성

Apache Spark, Databricks, Delta Lake와 함께 데이터 엔지니어링의 예술을 마스터하는 여정을 시작하세요. 이 블로그 내용은 단순한 가이드가 아니라, 현대 데이터 엔지니어링의 복잡성을 탐색하는 동반자입니다.

 

 

주요 특징

앞으로 다루게 될 주요 목표는 다음과 같습니다.

• 전체 데이터 엔지니어링 수명 주기의 심층 레시피: 레이크하우스 아키텍처 내에서 데이터 추출, 변환, 로딩 및 효과적인 관리를 다루는 포괄적인 세트를 통해 안내합니다.
• 실용적인 학습: 자세한 지침, 코드 예제 및 설명을 통해 실습 중심 접근 방식을 채택하여 실제 시나리오에 이러한 기술을 적용하는 데 실질적인 전문 지식을 얻을 수 있도록 합니다.
• 최상의 관행 및 최적화: 업계 최상의 관행과 전문가 팁을 활용하여 데이터 엔지니어링 워크플로우를 최적화하고 확장 가능하고 효율적이며 유지 관리가 용이한 솔루션을 구축합니다.
• 실제 문제 및 해결책: 실제 프로젝트에서 데이터 엔지니어가 직면하는 일반적인 문제를 해결하는 단계를 탐구하여 구현에 대한 실용적인 통찰력을 제공합니다.
• 협업 및 원활한 통합: Databricks의 협업 기능을 활용하고 기존 데이터 인프라에 이러한 기술을 원활하게 통합하는 방법을 학습하여 더욱 효율적이고 협업적인 환경을 조성합니다.

Apache Spark, Databricks 및 Delta Lake를 사용한 데이터 엔지니어링 기술을 마스터하는 여정을 시작하세요.  앞으로 배울 데이터 엔지니어링 과정은 단순한 안내서가 아니라 현대 데이터 엔지니어링의 복잡성을 탐색하는 데 도움이 되는 동반자입니다. 즐거운 학습 되세요!

대상 독자

Databricks 데이터브릭스를 활용한 데이터 엔지니어링은 데이터 엔지니어링 분야의 초보자부터 숙련된 전문가에 이르기까지 다양한 독자를 위해 만들어졌습니다. 이 내용으로부터 가장 큰 혜택을 받을 독자는 다음과 같습니다.

• Databricks 레이크하우스 플랫폼에 대한 이해를 높이고 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리, 관리 및 분석하려는 데이터 엔지니어
• 복잡한 데이터 분석 및 머신 러닝 작업을 위해 Apache Spark의 기능을 활용하려는 데이터 과학자
• Databricks 및 Delta Lake를 사용하여 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하려는 데이터 분석가
• 데이터 처리 및 분석에 관심이 있고 소프트웨어 솔루션에 Databricks를 통합하려는 소프트웨어 개발자
• 조직을 위한 솔루션으로 Databricks를 고려하고 있는 빅데이터 인프라를 관리하는 IT 전문가

빅데이터를 처음 접하든 경험이 풍부한 전문가이든, 이 책은 실제 데이터 문제에 적용할 수 있는 귀중한 지식과 기술을 제공합니다. 데이터에 대한 열정이 있고 확장 가능하고 효과적인 데이터 솔루션을 구축하는 방법을 배우고 싶다면 앞으로 다룰 내용들이 바로 당신에게 필요한 도구들입니다.

기술 세부 내용

 

서론 Apache Spark를 사용하기 위한 하둡 클러스터 설치 및 구성 : Apache Hadoop를 사용하여 빅데이터 관리를 하려고 합니다. 우선, 하둡을 설치하고자 오라클 버추얼 박스 7.1 버전을 자신의 머신에 인스톨하기를 시작으로 가상OS 설치를 우분투 운영체제를 장착하여 자바 설치 및 환경설정을 하게 됩니다. 이어서 및 마스터 노드에  하둡 기본 설치 및 초기 운영을 설치 및 구성한 뒤 다수의 머신노드에 일괄 복제하여 하둡 설치와 아울러 다수의 머신 데이터노드에 적재 완료하여 하둡 클러스터 운영이 가능하게 도와줄 겁니다.

1장. Apache Spark를 사용한 데이터 수집 및 추출: Apache Spark를 사용한 데이터 수집 및 추출의 기본 프로세스를 살펴봅니다. 다양한 데이터 소스에 연결하는 것부터 데이터를 효율적으로 추출하고 로드하는 것까지, 원활한 데이터 통합을 위해 Apache Spark의 기능을 활용하는 데 대한 실무 경험을 얻을 수 있습니다.

 

2장. Apache Spark를 사용한 데이터 변환 및 조작: 데이터 변환 및 조작 기술에 중점을 두고 Apache Spark의 변환 기능을 심층적으로 살펴봅니다. 특정 비즈니스 요구 사항 및 분석 요구에 맞게 데이터를 재구성하고 최적화하기 위해 Spark의 강력한 기능을 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

 

3장. Delta Lake를 사용한 데이터 관리: 효과적인 데이터 관리를 위한 중요한 구성 요소인 Delta Lake를 심층적으로 살펴봅니다. 레이크하우스 아키텍처 내에서 데이터의 신뢰성, 일관성 및 효율적인 관리를 보장하기 위해 Delta Lake의 ACID 트랜잭션 및 버전 관리 기능을 활용하는 방법을 알아봅니다.

 

4장. 스트리밍 데이터 수집: Apache Spark를 사용한 스트리밍 데이터 수집을 탐구합니다. 스트리밍 데이터 수집의 기본 사항을 다루고 실시간 데이터 처리 및 분석을 이해하기 위한 기반을 마련합니다.

 

5장. 스트리밍 데이터 처리: Apache Spark를 사용하여 실시간 데이터를 처리하는 고급 기술과 모범 사례에 중점을 두고 스트리밍 데이터 탐구를 완료합니다. 동적 데이터 스트림을 처리하고 역동적이고 빠른 환경에서 데이터 무결성을 유지하는 방법에 대한 통찰력을 얻게 됩니다.

 

6장. Apache Spark 성능 튜닝: Apache Spark의 성능 튜닝의 세부 사항을 살펴봅니다. 코드 최적화부터 구성 미세 조정까지, 대규모 데이터 처리에 대한 최적의 성능을 보장하기 위해 Spark 애플리케이션의 효율성과 속도를 높이는 실용적인 전략을 배우게 됩니다.

7장. Delta Lake 성능 튜닝: 성능 튜닝 원칙을 기반으로 레이크하우스 아키텍처 내에서 데이터 관리의 성능을 향상시키기 위한 Delta Lake 워크플로우 최적화에 중점을 둡니다. 데이터 트랜잭션의 속도와 효율성을 개선하기 위한 기술에 대한 통찰력을 얻게 됩니다.

 

8장. Databricks Workflows를 사용한 데이터 파이프라인 조정 및 예약: Databricks에서 워크플로우를 조정하고 예약하는 방법을 안내합니다. 자동화된 데이터 파이프라인 설계부터 작업 효율적으로 예약하기까지, 데이터 엔지니어링 프로세스를 간소화하고 중요한 워크플로우의 적시 실행을 보장하는 방법을 배우게 됩니다.

 

9장. Delta Live Tables를 사용한 데이터 파이프라인 구축: 견고하고 동적인 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 보여주는 혁신적인 Delta Live Tables를 탐구합니다. 데이터 파이프라인 개발을 간소화하고, 협업을 강화하며, 실시간으로 데이터 일관성을 보장하는 데 Delta Live Tables를 활용하는 데 중점을 둡니다.

 

10장. Unity Catalog를 사용한 데이터 거버넌스: Databricks에서 Unity Catalog를 사용한 데이터 거버넌스 개념을 소개합니다. 메타데이터 관리, 데이터 계보 추적 및 액세스 제어를 포함한 효과적인 데이터 거버넌스 관행을 구현하여 데이터 품질과 규정 준수를 보장하는 방법을 알아봅니다.

 

11장. Databricks에서 DataOps 및 DevOps 구현: Databricks 환경 내에서 DataOps 및 DevOps 관행 통합을 다룹니다. 데이터 엔지니어링 워크플로우에서 지속적인 개선과 효율성을 촉진하는 협업적이고 자동화된 개발 및 배포 프로세스를 구현하는 방법을 배우게 됩니다.