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실무 예제로 배우는 데이터 공학

파이썬과 오픈소스 프로젝트로 만드는 나만의 데이터공학환경과 파이프라인
폴 크리커드 저자(글) · 류광 번역
제이펍 · 2021년 07월 20일
7.5 (1개의 리뷰)
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책 소개

이 책이 속한 분야

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.

작가정보

저자(글) 폴 크리커드

Paul Crickard
폴 크리커드는 《Leaflet.js Essentials: Community Experience Distilled》(2014, Packt)의 저자이자 《Mastering Geospatial Analysis with Python》(2018, Packt)의 공동 저자이며, 미국 뉴멕시코 주 앨버커키에 소재한 제2지방검찰청의 최고 정보 책임자(CIO)로 있다.
정치학 석사 학위 소지자이면서 공동체 및 지역 개발 경력을 지닌 저자는 사회과학 이론과 기법을 기술 프로젝트와 접목하는 전문가이기도 하다. ‘New Mexico Big Data and Analytics Summit’과 ‘Experience IT NM Conference’에 참여했고, ‘New Mexico Big Data Working Group’, ‘Sandia National Labs’, ‘New Mexico Geographic Information Council’에서 강연자로 나서기도 했다.

번역 류광

류광은 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》 시리즈와 《UNIX 고급 프로그래밍》 제2판ㆍ제3판, 《Game Programming Gems》 시리즈, 《인공지능: 현대적 접근방식 제3판》(제4판 출간 준비 중)을 비롯해 80여 종의 다양한 IT 전문서를 옮긴 전문 번역가이다.

목차

  • 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

책 속으로

가장 낮은 수준에서 데이터 공학에는 데이터를 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하거나 다른 형식(format)으로 변환하는 작업이 관여한다. 좀 더 일반적인 용어로 말하자면, 데이터 공학자는 자료원, 즉 데이터 공급원에서 데이터를 질의하고(‘추출’), 데이터를 어떤 방식으로든 수정하고(‘변환’), 데이터를 사용자가 접근할 수 있는, 그리고 거기에 있는 데이터가 실무 품질임을 아는 어떤 장소에 넣는다(‘적재’). 추출(extract), 변환(transform), 적재(load)라는 용어들은 이 책 전체에 쓰이며, 종종 ETL로 줄여서 표기하기도 한다. 그런데 데이터 공학의 이러한 정의는 다소 광범위하고 단순화된 것이다. 그럼 데이터 공학자가 과연 어떤 일을 하는지를 예제를 통해서 좀 더 깊게 살펴보자. _4p

데이터 공학자는 효율적인 데이터 전송을 위해 데이터 형식, 모형, 구조를 고민하는 반면, 데이터 과학자는 그런 데이터를 활용해서 통계 모형을 구축하고 수학 계산을 수행하는 방법을 고민한다.
데이터 과학자는 데이터 공학자가 만든 데이터 웨어하우스에 연결해서 기계학습 모형과 분석에 필요한 데이터를 추출한다. 데이터 과학자가 자신의 모형들을 데이터 공학 파이프라인에 집어넣는 경우도 있다. 그런 만큼 데이터 공학자와 데이터 과학자는 밀접한 관계를 맺어야 한다. 데이터 과학자가 데이터에서 무엇을 필요로 하는지를 파악하는 것은 데이터 공학자가 더 나은 제품을 제공하는 데 도움이 된다. _7p

아파치 에어플로에서 DAG(Directed Acyclic Graph; 유향 비순환 그래프)를 만들 때에는 Bash 스크립트를 비롯해 다양한 연산자(operator)로 작업(task)을 정의할 수 있다. 이 책에서 특히 중요한 것은 파이썬 함수의 형태로도 작업을 정의할 수 있다는 점이다. 이 작업들은 DAG 형태로 조직화된다. 이는 작업들의 의존 관계와 실행 순서가 명시적으로 정의된다는 뜻이다. 여러 작업으로 DAG를 만든 다음에는 스케줄러를 이용해서 DAG의 실행 시점과 주기를 설정한다. 에어플로는 DAG를 감시하고 관리할 수 있는 GUI를 제공한다. 이번 절에서는 지금까지 배운 것을 이용해서 에어플로에서 데이터 파이프라인을 하나 만들어 본다. _51p

데이터 레이크data lake의 로그 파일이나 기타 텍스트 파일을 읽어서 데이터베이스나 데이터 웨어하우스로 옮기는 것은 데이터 공학자가 흔히 하는 작업이다. 이번 장에서는 제3장에서 배운 텍스트 파일 처리 기술에 기초해서 데이터를 데이터베이스로 옮기는 방법을 살펴본다. 또한 이번 장에서는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 방법도 이야기한다. 이번 장을 마치면 여러분은 파이썬과 NiFi, 에어플로를 이용해서 데이터베이스를 다루는 데 필요한 기술들을 갖추게 될 것이다. _69p

이번 장에서는 실무(production)에 바로 사용할 수 있는 데이터 파이프라인의 여러 특징을 살펴본다. 데이터 파이프라인을 여러 번 실행해도 결과가 변하지 않게 하려면 어떻게 해야 하는지(멱등성), 트랜잭션이 실패했을 때 어떻게 처리해야 하는지(원자성) 배우게 될 것이다. 또한 이번 장에서는 스테이징 환경에서 데이터를 검증하는 방법도 살펴본다. 이번 장의 예제 데이터 파이프라인은 내가 실무 환경에서 실제로 실행 중인 데이터 파이프라인이다. _147p

출판사 서평

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

기본정보

상품정보
ISBN 9791191600148
발행(출시)일자 2021년 07월 20일
쪽수 336쪽
크기
188 * 246 * 21 mm / 728 g
총권수 1권
원서명/저자명 Data Engineering with Python/Crickard, Paul

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  2. STEP 02
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

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  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
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    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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실무 예제로 배우는 데이터 공학
파이썬과 오픈소스 프로젝트로 만드는 나만의 데이터공학환경과 파이프라인
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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