데이터 엔지니어링 위클리 #7 | Lakehouse 2.0, Data Platform System

Articles엔지니어로서 조사 문서를 활용하여 혼돈을 명확성으로 바꾸는 방법이 글은 소프트웨어 엔지니어가 문제 해결 과정에서 Investigative Docs를 활용하여 혼돈을 정리하고 명확성을 얻는 방법에 대해 설명합니다. 이를 통해 팀 내 신뢰를 구축하고 경력을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.Investigative Docs는 문제를 명확히 정의하고, 해결 과정을 문서화하여 팀원들과의 소통을 원활하게 합니다.작성된 문서는 학습 자원으로 활용되며, 향후 유사한 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다.이 문서의 구성 요소로는 요약(TLDR), 배경, 문제 감지, 조사 단계, 해결 방법 및 배운 내용이 포함됩니다. 더보기 개요이번 글에서는 Karthik Subramanian이라는 소프트웨어 엔지니어가 제..

1. PhilosophyInsights - 선언형으로 구성하여 안정성을 확보하고 운영 리소스 감소시킬 수 있다. - 데이터 제품 중심으로 만들면 가치를 중심으로 효율적으로 발전할 수 있다. - DDP 기반의 기본 구성 요소를 통해 유연하게 조합할 수 있다. - 운영체제처럼 데이터 인프라를 숨기고 사용자에 따라 다르게 활용할 수 있게 할 수 있다. - 추상화하여 빠르게 변화하는 트렌드에서도 틀을 잡을 수 있다.사용자를 정의할 수 있다. ✅ DataOS란?데이터를 위한 운영체제(OS)로, 기존 시스템을 뜯어고치는 것이 아니라, 현재의 데이터 환경을 더 유연하고 효과적으로 운영하게 도와줍니다.전통적인 테이블 중심 구조에서 벗어나, 데이터 제품(Data Products) 중심으로 진화하는 것을 의미합니다.🎯 ..

운영 시스템은 트랜잭션을 신속히 처리하는데 최적화되어있습니다. 데이터 웨어하우스는 신규 고객을 집계하고 월별 GMV를 비교하는 등의 요구사항을 처리할 수 있어야 합니다. 그러기 위해서는 운영 시스템과는 다른 구조가 필요하며 이를 다차원 모델링으로 해결합니다. 데이터 웨어하우스를 활용하는 사람들은 현업에 있는 다양한 직업을 가진 사람들입니다. 그래서 구축을 할 때는 기술보다 비즈니스 이슈를 중심으로 생각해야 합니다. 데이터 웨어하우스 구축을 위한 요구사항은 다음과 같습니다. 정보에 쉽게 접근 가능하도록 만들어야 한다. 의사결정을 위해 신뢰할 수 있는 토대가 되어야 하며 일관된 정보를 제공해야 한다. (데이터 신뢰성) 시스템 변화에 유연해야 한다. 정보를 적시에 제공해야 한다. (데이터 최신성) 현업에서 사..

Source https://www.youtube.com/watch?v=5N242XcKAsM Kerberos Authentication Explained | A deep dive So you want to connect to an application over an insecure network, but you're a wee bit paranoid. 안전하지 않은 네트워크를 통해 애플리케이션에 연결하고 싶지만 편집증에 시달리고 있습니다. Someone may be listening in. 누군가 엿듣고 있을지도 모르기 때문입니다. How do you solve this problem? One possible solution is a protocol designed to provide secure auth..

1. 개요 1.1 Delta의 트랜잭션 구현 방법 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 테이블이 변경될 경우 즉시 교체하지 않고 데이터의 여러 복사본을 유지한다. Reader는 트랜잭션 로그를 사용하여 처리할 데이터의 파일을 선택적으로 가져온다. Writer는 새 데이터 파일이나 기존 파일의 업데이트된 복사본을 작성한다. 그 후 커밋하고 로그에 새 항목을 추가하여 테이블의 새로운 버전을 생성한다. 이 로그에는 테이블에 대한 메타데이터 변경 사항과 함께 논리적으로 추가 및 제거할 데이터 파일이 기록된다. vacuum 명령을 사용하여 추후에 지연 삭제할 수 있다. 2. Delta Table Specification 2.1 테이블 스냅샷 테이블에는 연속적으로 증가하는 정수를 사용한 로그가 있다. 특정 버전에서 테..

1. 테이블 읽기 및 쓰기 1.1 테이블 생성하는 방법 spark.sql CREATE TABLE delta.`s3://bucket_name/foo/bar/table_name` ( id INT, firstName STRING, middleName STRING, lastName STRING, ) USING DELTA write df.write.format("delta").mode("overwrite").save("s3://bucket_name/foo/bar/table_name") 1.2 시간 여행 델타레이크에서는 timestamp와 version으로 시간 여행을 할 수 있다. 사용자의 실수로 테이블의 어떤 데이터를 삭제하나 업데이트 한 경우 시간 여행으로 과거의 테이블로 돌아가 다시 쓸 수 있다. df1 =..