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실시간 데이터 파이프라인을 구축, 모니터링 및 관리하고,
Apache 프로젝트를 사용하여 효율적인 데이터 엔지니어링 인프라를 생성한다!
이 책을 다 읽고 나면 파이썬과 오픈소스 프로젝트들을 이용한 데이터 공학이 어떤 것인지 확실하게 이해하게 될 것이며, 데이터를 추출하고, 그 품질을 점검하고, 용도에 맞게 적절히 변환하는 데이터 파이프라인을 구축해 낼 수 있는 자신감이 생길 것이다. ?
Apache 프로젝트를 사용하여 효율적인 데이터 엔지니어링 인프라를 생성한다!
이 책을 다 읽고 나면 파이썬과 오픈소스 프로젝트들을 이용한 데이터 공학이 어떤 것인지 확실하게 이해하게 될 것이며, 데이터를 추출하고, 그 품질을 점검하고, 용도에 맞게 적절히 변환하는 데이터 파이프라인을 구축해 낼 수 있는 자신감이 생길 것이다. ?
저자: 폴 크릭커드 (지은이), 류광 (옮긴이)
PART I 데이터 파이프라인 구축: 추출, 변환, 적재 1
CHAPTER 1 데이터 공학이란? 3
1.1 데이터 공학자가 하는 일 3
1.2 데이터 공학 대 데이터 과학 7
1.3 데이터 공학 도구들 7
1.4 요약 13
CHAPTER 2 데이터 공학 기반구조 구축 15
2.1 아파치 NiFi의 설치와 설정 16
2.2 아파치 에어플로의 설치와 설정 24
2.3 일래스틱서치의 설치와 설정 30
2.4 키바나의 설치와 설정 31
2.5 PostgreSQL의 설치와 설정 36
2.6 pgAdmin 4 설치 37
2.6.1 pgAdmin 4 둘러보기 38
2.7 요약
CHAPTER 3 파일 읽고 쓰기 41
3.1 파이썬으로 파일 쓰고 읽기 41
3.2 아파치 에어플로 데이터 파이프라인 구축 51
3.3 NiFi 처리기를 이용한 파일 다루기 57
3.4 요약 68
CHAPTER 4 데이터베이스 다루기 69
4.1 파이썬을 이용한 관계형 데이터 삽입 및 추출 70
4.2 파이썬을 이용한 NoSQL 데이터베이스 데이터 삽입 및 추출 79
4.3 데이터베이스를 위한 아파치 에어플로 데이터 파이프라인 구축 87
4.4 NiFi 처리기를 이용한 데이터베이스 처리 91
4.4.1 PostgreSQL에서 데이터 추출 92 / 4.4.2 데이터 파이프라인 실행 95
4.5 요약 96
CHAPTER 5 데이터의 정제, 변환, 증강 99
5.1 파이썬을 이용한 탐색적 데이터 분석 100
5.2 pandas를 이용한 공통적인 데이터 문제점 처리 109
5.3 에어플로를 이용한 데이터 정제 119
5.4 요약 122
CHAPTER 6 실습 프로젝트: 311 데이터 파이프라인 만들기 123
6.1 데이터 파이프라인 구축 123
6.2 키바나 대시보드 만들기 132
6.3 요약 142
PART II 실무 환경 데이터 파이프라인 배치 145
CHAPTER 7 실무용 데이터 파이프라인의 특징 147
7.1 데이터의 스테이징과 검증 148
7.2 멱등적 데이터 파이프라인 구축 168
7.3 원자적 데이터 파이프라인 구축 169
7.4 요약 171
CHAPTER 8 NiFi 레지스트리를 이용한 버전 관리 173
8.1 NiFi 레지스트리의 설치과 설정 173
8.2 NiFi에서 레지스트리 사용 176
8.3 데이터 파이프라인 버전 관리 178
8.4 NiFi 레지스트리에서 git-persistence 활용 184
8.5 요약 188
CHAPTER 9 데이터 파이프라인 모니터링 189
9.1 NiFi GUI를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 189
9.2 NiFi 처리기를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 198
9.3 파이썬과 REST API를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 201
9.4 요약 206
CHAPTER 10 데이터 파이프라인 배치 207
10.1 실무 배치를 위한 데이터 파이프라인 마무리 작업 207
10.2 NiFi 변수 레지스트리 활용 214
10.3 데이터 파이프라인 배치 217
10.4 요약 222
CHAPTER 11 실습 프로젝트: 실무용 데이터 파이프라인 구축 223
11.1 검사 환경과 실무 환경 구축 223
11.2 실무용 데이터 파이프라인 구축 227
11.3 데이터 파이프라인을 실무 환경에 배치 238
11.4 요약 238
PART III 일괄 처리를 넘어서: 실시간 데이터 파이프라인 구축 241
CHAPTER 12 아파치 카프카 클러스터 구축 243
12.1 주키퍼 및 카프카 클러스터 생성 243
12.2 카프카 클러스터 시험 운영 248
12.3 요약 250
CHAPTER 13 카프카를 이용한 데이터 스트리밍 251
13.1 로깅의 기초 251
13.2 카프카의 로그 활용 방식 253
13.3 카프카와 NiFi를 이용한 데이터 파이프라인 구축 257
13.4 스트림 처리와 일괄 처리의 차이 264
13.5 파이썬을 이용한 메시지 생산 및 소비 266
13.6 요약 270
CHAPTER 14 아파치 스파크를 이용한 데이터 처리 271
14.1 아파치 스파크의 설치와 설정 271
14.2 PySpark의 설치와 설정 275
14.3 PySpark를 이용한 데이터 처리 277
14.4 요약 283
CHAPTER 15 MiNiFi, 카프카, 스파크를 이용한 실시간 엣지 데이터 처리 285
15.1 MiNiFi 설치 및 설정 285
15.2 MiNiFi 데이터 파이프라인 구축 및 연동 288
15.3 요약 293
APPENDIX A NiFi 클러스터 구축 295
CHAPTER 1 데이터 공학이란? 3
1.1 데이터 공학자가 하는 일 3
1.2 데이터 공학 대 데이터 과학 7
1.3 데이터 공학 도구들 7
1.4 요약 13
CHAPTER 2 데이터 공학 기반구조 구축 15
2.1 아파치 NiFi의 설치와 설정 16
2.2 아파치 에어플로의 설치와 설정 24
2.3 일래스틱서치의 설치와 설정 30
2.4 키바나의 설치와 설정 31
2.5 PostgreSQL의 설치와 설정 36
2.6 pgAdmin 4 설치 37
2.6.1 pgAdmin 4 둘러보기 38
2.7 요약
CHAPTER 3 파일 읽고 쓰기 41
3.1 파이썬으로 파일 쓰고 읽기 41
3.2 아파치 에어플로 데이터 파이프라인 구축 51
3.3 NiFi 처리기를 이용한 파일 다루기 57
3.4 요약 68
CHAPTER 4 데이터베이스 다루기 69
4.1 파이썬을 이용한 관계형 데이터 삽입 및 추출 70
4.2 파이썬을 이용한 NoSQL 데이터베이스 데이터 삽입 및 추출 79
4.3 데이터베이스를 위한 아파치 에어플로 데이터 파이프라인 구축 87
4.4 NiFi 처리기를 이용한 데이터베이스 처리 91
4.4.1 PostgreSQL에서 데이터 추출 92 / 4.4.2 데이터 파이프라인 실행 95
4.5 요약 96
CHAPTER 5 데이터의 정제, 변환, 증강 99
5.1 파이썬을 이용한 탐색적 데이터 분석 100
5.2 pandas를 이용한 공통적인 데이터 문제점 처리 109
5.3 에어플로를 이용한 데이터 정제 119
5.4 요약 122
CHAPTER 6 실습 프로젝트: 311 데이터 파이프라인 만들기 123
6.1 데이터 파이프라인 구축 123
6.2 키바나 대시보드 만들기 132
6.3 요약 142
PART II 실무 환경 데이터 파이프라인 배치 145
CHAPTER 7 실무용 데이터 파이프라인의 특징 147
7.1 데이터의 스테이징과 검증 148
7.2 멱등적 데이터 파이프라인 구축 168
7.3 원자적 데이터 파이프라인 구축 169
7.4 요약 171
CHAPTER 8 NiFi 레지스트리를 이용한 버전 관리 173
8.1 NiFi 레지스트리의 설치과 설정 173
8.2 NiFi에서 레지스트리 사용 176
8.3 데이터 파이프라인 버전 관리 178
8.4 NiFi 레지스트리에서 git-persistence 활용 184
8.5 요약 188
CHAPTER 9 데이터 파이프라인 모니터링 189
9.1 NiFi GUI를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 189
9.2 NiFi 처리기를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 198
9.3 파이썬과 REST API를 이용한 데이터 파이프라인 모니터링 201
9.4 요약 206
CHAPTER 10 데이터 파이프라인 배치 207
10.1 실무 배치를 위한 데이터 파이프라인 마무리 작업 207
10.2 NiFi 변수 레지스트리 활용 214
10.3 데이터 파이프라인 배치 217
10.4 요약 222
CHAPTER 11 실습 프로젝트: 실무용 데이터 파이프라인 구축 223
11.1 검사 환경과 실무 환경 구축 223
11.2 실무용 데이터 파이프라인 구축 227
11.3 데이터 파이프라인을 실무 환경에 배치 238
11.4 요약 238
PART III 일괄 처리를 넘어서: 실시간 데이터 파이프라인 구축 241
CHAPTER 12 아파치 카프카 클러스터 구축 243
12.1 주키퍼 및 카프카 클러스터 생성 243
12.2 카프카 클러스터 시험 운영 248
12.3 요약 250
CHAPTER 13 카프카를 이용한 데이터 스트리밍 251
13.1 로깅의 기초 251
13.2 카프카의 로그 활용 방식 253
13.3 카프카와 NiFi를 이용한 데이터 파이프라인 구축 257
13.4 스트림 처리와 일괄 처리의 차이 264
13.5 파이썬을 이용한 메시지 생산 및 소비 266
13.6 요약 270
CHAPTER 14 아파치 스파크를 이용한 데이터 처리 271
14.1 아파치 스파크의 설치와 설정 271
14.2 PySpark의 설치와 설정 275
14.3 PySpark를 이용한 데이터 처리 277
14.4 요약 283
CHAPTER 15 MiNiFi, 카프카, 스파크를 이용한 실시간 엣지 데이터 처리 285
15.1 MiNiFi 설치 및 설정 285
15.2 MiNiFi 데이터 파이프라인 구축 및 연동 288
15.3 요약 293
APPENDIX A NiFi 클러스터 구축 295
실시간 데이터 파이프라인을 구축, 모니터링 및 관리하고,
Apache 프로젝트를 사용하여 효율적인 데이터 엔지니어링 인프라를 생성한다!
이 책은 데이터 공학의 기초를 소개하고, 대형 데이터 집합을 다루는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 다양한 기술과 프레임워크를 개괄한다. 여러 예제를 통해 데이터를 정제하고 변환하는 방법과 데이터를 분석해서 데이터에서 최대한 많은 것을 얻는 방법을 배우게 될 것이다. 또한, 이 책은 복잡하고 덩치 큰 데이터를 다루는 방법과 실무 환경에 적합한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 방법도 설명한다. 현실적인 예제를 통해서는 데이터 파이프라인을 위한 기반 구조를 구축하고 실무 환경에 데이터 파이프라인을 배치하는 방법을 배우게 될 것이다.
이 책을 다 읽고 나면 파이썬과 오픈소스 프로젝트들을 이용한 데이터 공학이 어떤 것인지 확실하게 이해하게 될 것이며, 데이터를 추출하고, 그 품질을 점검하고, 용도에 맞게 적절히 변환하는 데이터 파이프라인을 구축해낼 수 있는 자신감이 생길 것이다.
이 책의 특징 및 구성
- 데이터 과학 및 분석 작업을 지원하는 데이터 공학자의 역할과 임무
- 파일과 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 방법과 데이터를 정제하고, 변환하고, 증강하는 방법
- 다양한 형식의 파일을 읽고 쓰는 방법과 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 다루는 방법
- 데이터 파이프라인을 구축하고 대시보드를 이용해서 데이터 흐름을 시각화하는 방법
- 데이터를 웨어하우스에 적재하기 전에 스테이징과 검증 단계를 이용해서 데이터를 점검하는 방법
- 데이터를 검증하고 장애를 처리하는 스테이징 단계를 가진 실시간 데이터 파이프라인 구축 방법
- 데이터 파이프라인을 실무 환경에 배치하는 방법과 주의 사항
이 책의 대상 독자
- 데이터 공학자나 IT 전문가가 되고자 하는 학생
- 데이터 공학 분야에 진입하고자 하는 현업 개발자
- 실무에서 데이터를 추출-변환-적재해야 하는 현업 개발자
- 파이썬을 자신의 업무에 적용하고자 하는 기존 데이터 공학자 또는 데이터 분석가
Apache 프로젝트를 사용하여 효율적인 데이터 엔지니어링 인프라를 생성한다!
이 책은 데이터 공학의 기초를 소개하고, 대형 데이터 집합을 다루는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 다양한 기술과 프레임워크를 개괄한다. 여러 예제를 통해 데이터를 정제하고 변환하는 방법과 데이터를 분석해서 데이터에서 최대한 많은 것을 얻는 방법을 배우게 될 것이다. 또한, 이 책은 복잡하고 덩치 큰 데이터를 다루는 방법과 실무 환경에 적합한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 방법도 설명한다. 현실적인 예제를 통해서는 데이터 파이프라인을 위한 기반 구조를 구축하고 실무 환경에 데이터 파이프라인을 배치하는 방법을 배우게 될 것이다.
이 책을 다 읽고 나면 파이썬과 오픈소스 프로젝트들을 이용한 데이터 공학이 어떤 것인지 확실하게 이해하게 될 것이며, 데이터를 추출하고, 그 품질을 점검하고, 용도에 맞게 적절히 변환하는 데이터 파이프라인을 구축해낼 수 있는 자신감이 생길 것이다.
이 책의 특징 및 구성
- 데이터 과학 및 분석 작업을 지원하는 데이터 공학자의 역할과 임무
- 파일과 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 방법과 데이터를 정제하고, 변환하고, 증강하는 방법
- 다양한 형식의 파일을 읽고 쓰는 방법과 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 다루는 방법
- 데이터 파이프라인을 구축하고 대시보드를 이용해서 데이터 흐름을 시각화하는 방법
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- 실무에서 데이터를 추출-변환-적재해야 하는 현업 개발자
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