Spark, Databricks, Delta Lake를 활용한 데이터 엔지니어링 기초

현대 비즈니스는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하기 위해 강력한 데이터 파이프라인에 의존하며, 이로 인해 데이터 엔지니어링은 오늘날 가장 중요한 기술 중 하나가 되었습니다. 이 과정은 레이크하우스 아키텍처의 핵심 개념을 소개하여 최신 데이터 처리의 견고한 기반을 제공합니다. 기본적인 데이터 개념을 이해하는 것에서부터 데이터 파이프라인을 읽고, 쓰고, 실행하는 단계로 나아가게 됩니다. Python 및 Scala로 작성된 명확한 설명과 구조화된 코드 예제를 통해 대규모 데이터 세트를 처리하고, 안정적인 데이터 테이블을 관리하며, 업계 표준 데이터 워크플로우를 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - Databricks Lakehouse 아키텍처의 기본 원칙과 Apache Spark를 사용한 분산 컴퓨팅을 이해합니다. - Python 및 Scala 모두에서 Spark SQL, DataFrames 및 API를 사용하여 안정적인 데이터 파이프라인을 구축합니다. - time travel, version history, schema evolution과 같은 고급 기능을 사용하여 Delta Tables를 관리합니다. - Delta caching, 파일 관리 및 최신 스토리지 레이아웃을 사용하여 쿼리 성능을 최적화합니다. - Unity Catalog volumes를 사용하여 데이터 거버넌스 및 파일 스토리지 기본 사항을 구성합니다. - 데이터 품질 및 파이프라인 안정성을 보장하기 위해 데이터 파이프라인 테스트 및 모니터링 관행을 적용합니다. 이 과정은 필수 데이터 엔지니어링 용어와 Spark 설정을 시작으로, DataFrame 변환, 데이터 로딩, Delta Lake 작업 및 성능 튜닝을 체계적으로 진행합니다. 학습을 강화하도록 설계된 포괄적인 코드 워크스루를 읽고 개념적 연습을 통해 실습하게 됩니다. 이 과정은 빅 데이터 기술을 처음 접하는 예비 데이터 엔지니어, 데이터베이스 관리자 및 소프트웨어 개발자를 위해 설계되었습니다. Spark 또는 Databricks에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, SQL 및 일반 프로그래밍 개념에 대한 기본적인 지식은 도움이 됩니다. 오늘 데이터 엔지니어링 기반 구축을 시작하십시오.