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데이터 파이프라인 핵심 가이드

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제조사 위키북스
원산지 국내산
브랜드 위키북스
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판매가격 18,000원
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    데이터 파이프라인 핵심 가이드

    9791158393045.jpg

    도서명:데이터 파이프라인 핵심 가이드
    저자/출판사:제임스,댄스모어/위키북스
    쪽수:236쪽
    출판일:2022-02-18
    ISBN:9791158393045

    목차
    ▣ 01장: 데이터 파이프라인 소개
    데이터 파이프라인이란?
    누가 파이프라인을 구축할까?
    ___SQL과 데이터 웨어하우징 기초
    ___파이썬 그리고/또는 자바
    ___분산 컴퓨팅
    ___기본 시스템 관리
    ___목표 지향적 사고방식
    왜 데이터 파이프라인을 구축할까?
    어떻게 데이터 파이프라인을 구축할까?

    ▣ 02장: 최신 데이터 인프라
    데이터 소스의 다양성
    ___소스 시스템 소유권
    ___수집 인터페이스 및 데이터 구조
    ___데이터 사이즈
    ___데이터 클렌징 작업과 유효성 검사
    ___소스 시스템의 지연 시간 및 대역폭
    클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크
    데이터 수집 도구
    데이터 변환 및 모델링 도구
    워크플로 오케스트레이션 플랫폼
    ___방향성 비순환 그래프
    데이터 인프라 커스터마이징

    ▣ 03장: 일반적인 데이터 파이프라인 패턴
    ETL과 ELT
    ETL을 넘어선 ELT의 등장
    EtLT 하위 패턴
    데이터 분석을 위한 ELT
    데이터 과학을 위한 ELT
    데이터 제품 및 머신러닝을 위한 ELT
    ___머신러닝 파이프라인의 단계
    ___파이프라인에 피드백 통합
    ___ML 파이프라인에 대한 추가 자료

    ▣ 04장: 데이터 수집: 데이터 추출
    파이썬 환경 설정
    클라우드 파일 스토리지 설정
    MySQL 데이터베이스에서 데이터 추출
    ___전체 또는 증분 MySQL 테이블 추출
    ___MySQL 데이터의 이진 로그 복제
    PostgreSQL 데이터베이스에서 데이터 추출
    ___전체 또는 증분 Postgres 테이블 추출
    ___Write-Ahead 로그를 사용한 데이터 복제
    MongoDB에서 데이터 추출
    REST API에서 데이터 추출
    카프카 및 Debezium을 통한 스트리밍 데이터 수집

    ▣ 05장: 데이터 수집: 데이터 로드
    Amazon Redshift 웨어하우스를 대상으로 구성
    Redshift 웨어하우스에 데이터 로드
    ___증분 및 전체 로드
    ___CDC 로그에서 추출한 데이터 로드
    Snowflake 웨어하우스를 대상으로 구성3
    Snowflake 데이터 웨어하우스에 데이터 로드
    파일 스토리지를 데이터 레이크로 사용
    오픈 소스 프레임워크
    상업적 대****

    ▣ 06장: 데이터 변환하기
    비문맥적 변환
    ___테이블에서 레코드 중복 제거
    ___URL 파싱
    언제 변환할 것인가, 수집 중 혹은 수집 후?
    데이터 모델링 기초
    ___주요 데이터 모델링 용어
    ___완전히 새로 고침 된 데이터 모델링
    ___완전히 새로 고침 된 데이터의 차원을 천천히 변경
    ___증분 수집된 데이터 모델링
    ___추가 전용(Append-only) 데이터 모델링
    ___변경 캡처 데이터 모델링

    ▣ 07장: 파이프라인 오케스트레이션
    ___방향성 비순환 그래프
    아파치 에어플로우 설정 및 개요
    ___설치 및 구성
    ___에어플로우 데이터베이스
    ___웹 서버 및 UI
    ___스케줄러
    ___실행기(Executors)
    ___연산자(Operators)
    에어플로우 DAG 구축
    ___간단한 DAG
    ___ELT 파이프라인 DAG
    추가 파이프라인 작업
    ___경고 및 알림
    ___데이터 유효성 검사
    고급 오케스트레이션 구성
    ___결합된 파이프라인 작업 대 결합되지 않은 파이프라인 작업
    ___DAG를 분할해야 하는 경우
    ___센서로 여러 DAG 조정
    관리형 에어플로우 옵션
    기타 오케스트레이션 프레임워크
    일찍 그리고 자주 검증할 것

    ▣ 08장: 파이프라인의 데이터 검증
    ___소스 시스템 데이터 품질
    ___데이터 수집 위험
    ___데이터 분석가 검증 활성화
    간단한 검증 프레임워크
    ___유효성 검사기 프레임워크 코드
    ___검증 테스트의 구조
    ___검증 테스트 실행
    ___에어플로우 DAG에서의 사용
    ___파이프라인을 중단해야 할 때와 경고하고 계속해야 할 때
    ___프레임워크의 확장
    검증 테스트 예제
    ___수집 후 중복된 레코드
    ___수집 후의 예기치 않은 행 개수
    ___지표 값 변동
    상용 및 오픈 소스 데이터 검증 프레임워크
    소스 시스템의 변경 사항 처리

    ▣ 09장: 파이프라인 유지 관리 모범 사례
    ___추상화 도입
    ___데이터 계약 유지 관리
    ___Schema-on-Read의 고려사항
    확장 복잡성
    ___데이터 수집 표준화
    ___데이터 모델링 로직의 재사용
    ___종속성 무결성 보장
    중요 파이프라인 지표

    ▣ 10장: 파이프라인 성능 측정 및 모니터링
    데이터 웨어하우스 준비
    ___데이터 인프라 스키마
    성능 데이터 로깅 및 수집
    ___에어플로우에서 DAG 실행 기록 수집
    ___데이터 유효성 검사기에 로깅 추가
    성능 데이터 변환
    ___DAG 성공률
    ___시간 경과에 따른 DAG 런타임 변경
    ___검증 테스트 볼륨 및 성공률
    성능 파이프라인 조정
    ___DAG의 성능
    성능 투명성
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