Apache Beam 및 Dataflow를 사용한 데이터 엔지니어링: 배치 파이프라인 구축

최신 데이터 엔지니어링은 방대한 데이터 세트를 처리하기 위해 확장 가능하고 안정적인 파이프라인을 필요로 합니다. Apache Beam은 Dataflow와 같은 관리형 클라우드 서비스에서 손쉽게 실행할 수 있는 데이터 파이프라인 정의를 위한 강력하고 통합된 모델을 제공합니다. 이 서면 과정은 데이터 처리의 기본 개념을 안내하며, 로컬 파이프라인 개발부터 클라우드 규모 배포까지 다룹니다. Apache Beam Python SDK를 사용하여 깔끔하고 유지 관리하기 쉬운 파이프라인 코드를 작성하고, transformations을 적용하며, 클라우드 환경에서 데이터 워크플로우를 오케스트레이션하는 방법을 배우게 됩니다. What you'll learn: - PCollections, Transforms, Pipeline Runners, I/O connectors를 포함한 데이터 파이프라인의 핵심 개념을 이해합니다. - 최신 가상 환경 및 SDK 종속성을 사용하여 로컬 Python 개발 환경을 구성합니다. - Apache Beam의 내장 함수를 사용하여 데이터를 추출, 정리 및 포맷하기 위해 transformations을 적용합니다. - 파이프라인 안전성, 코드 가독성 및 강력한 데이터 schemas를 보장하기 위해 Python type hints를 구현합니다. - 완전 관리형, 자동 확장 실행을 위해 배치 처리 파이프라인을 클라우드의 Dataflow에 배포합니다. - 프로덕션 환경으로 이동하기 전에 파이프라인 코드를 로컬에서 테스트하고 디버그합니다. 기본 용어 및 로컬 파이프라인 실행을 숙달하는 것부터 시작하여 점진적으로 고급 transformation 로직으로 나아갑니다. 마지막으로, 권한을 구성하고 관리형 클라우드 인프라에서 실행되도록 코드를 배포하는 방법을 배우면서 클라우드 통합을 탐구하게 됩니다. 이 과정은 Python에 대한 기본적인 이해가 있고 클라우드 네이티브 데이터 처리를 배우고자 하는 예비 데이터 엔지니어, 소프트웨어 개발자 및 데이터 분석가를 위해 설계되었습니다. Apache Beam 또는 클라우드 데이터 파이프라인에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 첫 번째 확장 가능한 데이터 파이프라인을 처음부터 구축하십시오.