데이터 엔지니어링을 위한 상위 7가지 Python ETL 도구

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# 소개

ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인 구축은 기업의 많은 책임 중 하나입니다. 데이터 엔지니어. Pure를 사용하여 ETL 파이프라인을 구축할 수 있지만 파이썬 그리고 팬더전문 도구는 스케줄링, 오류 처리, 데이터 검증 및 확장성의 복잡성을 훨씬 더 잘 처리합니다.

그러나 문제는 어떤 도구에 집중해야 하는지 아는 것입니다. 일부는 대부분의 사용 사례에서 복잡하지만 다른 일부는 업무에 필요한 기능이 부족합니다. 파이프라인 자라다. 이 글은 일곱 가지에 초점을 맞췄다. 파이썬다음에 대해 올바른 균형을 유지하는 기반 ETL 도구:

• 워크플로 조정 및 예약
• 경량 작업 종속성
• 현대적인 워크플로우 관리
• 자산 기반 파이프라인 관리
• 대규모 분산 처리

이러한 도구는 적극적으로 유지 관리되고 강력한 커뮤니티를 보유하며 프로덕션 환경에서 사용됩니다. 그것들을 탐구해 봅시다.

# 1. Apache Airflow를 사용하여 워크플로 조정

ETL 작업이 단순한 스크립트 이상으로 커지면 오케스트레이션이 필요합니다. 아파치 에어플로우 프로그래밍 방식으로 워크플로를 작성, 예약 및 모니터링하기 위한 플랫폼으로, 데이터 파이프라인 조정을 위한 업계 표준이 되었습니다.

Airflow가 데이터 엔지니어에게 유용한 이유는 다음과 같습니다.

• Python 코드에서 워크플로를 방향성 비순환 그래프(DAG)로 정의하여 복잡한 종속성에 대한 완전한 프로그래밍 유연성을 제공합니다.
• 파이프라인 실행을 모니터링하고, 오류를 조사하고, 필요할 때 작업을 수동으로 트리거하기 위한 사용자 인터페이스(UI)를 제공합니다.
• 데이터베이스 간 데이터 이동, API 호출, SQL 쿼리 실행과 같은 일반적인 작업을 위해 사전 구축된 연산자가 포함되어 있습니다.

Marc Lamberti의 YouTube Airflow 튜토리얼은 초보자에게 적합합니다. Apache Airflow One Shot — Krish Naik의 AirFlow 및 Astro를 사용하여 종단 간 ETL 파이프라인 구축도 유용한 리소스입니다.

# 2. Luigi로 파이프라인 단순화

때때로 Airflow는 단순한 파이프라인에 비해 과잉이라고 느껴질 수 있습니다. 루이지 Spotify가 배치 작업의 복잡한 파이프라인을 구축하기 위해 개발한 Python 라이브러리로, 장기 실행 배치 프로세스에 초점을 맞춘 경량 대안을 제공합니다.

Luigi가 고려할 가치가 있는 이유:

• 각 작업이 요구사항, 출력 및 실행 메소드가 있는 Python 클래스인 간단한 클래스 기반 접근 방식을 사용합니다.
• 종속성 해결을 자동으로 처리하고 로컬 파일, HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템) 및 데이터베이스와 같은 다양한 대상에 대한 기본 지원을 제공합니다.
• 소규모 팀의 경우 설정 및 유지 관리가 더 쉽습니다.

개요를 보려면 데이터 파이프라인 구축 1부: Airbnb의 Airflow와 Spotify의 Luigi를 확인하세요. 워크플로우 구축 — Luigi 문서에는 일반적인 사용 사례에 대한 예제 파이프라인이 포함되어 있습니다.

# 3. Prefect를 통한 작업 흐름 간소화

공기 흐름은 강력하지만 단순한 사용 사례에서는 무거울 수 있습니다. 지사 프로덕션 규모의 파이프라인을 처리하면서도 배우기가 더 쉽고 Python에 가까운 최신 워크플로 조정 도구입니다.

Prefect가 탐구할 가치가 있는 이유:

• 간단한 데코레이터와 함께 표준 Python 함수를 사용하여 작업을 정의하므로 Airflow의 연산자 기반 접근 방식보다 더 직관적입니다.
• 무엇이 잘못되었고 어디서 문제가 발생했는지 명확하게 파악하여 더 나은 오류 처리 및 자동 재시도 기능을 제공합니다.
• 클라우드 호스팅 옵션과 자체 호스팅 배포를 모두 제공하여 요구 사항이 변화함에 따라 유연성을 제공합니다.

Prefect의 How-to 가이드와 예시는 훌륭한 참고 자료가 될 것입니다. Prefect YouTube 채널에는 핵심 팀의 정기 튜토리얼과 모범 사례가 있습니다.

# 4. Dagster를 사용하여 데이터 자산 중앙 집중화

기존 오케스트레이터가 작업에 집중하는 반면, 날 데이터 자산을 일류 시민으로 취급하여 데이터 중심 접근 방식을 취합니다. 테스트, 관찰 가능성 및 개발 경험을 강조하는 최신 데이터 조정자입니다.

Dagster의 기능 목록은 다음과 같습니다.

• 자산과 해당 종속성을 정의하는 선언적 접근 방식을 사용하여 데이터 계보를 명확하게 하고 파이프라인을 더 쉽게 추론할 수 있도록 합니다.
• 내장된 테스트 도구와 개발 중 파이프라인 탐색을 위한 강력한 UI를 통해 뛰어난 로컬 개발 경험을 제공합니다.
• 존재하는 데이터, 생성 방법, 마지막 업데이트 시기를 쉽게 이해할 수 있는 소프트웨어 정의 자산을 제공합니다.

Dagster 기본 튜토리얼에서는 자산을 사용하여 데이터 파이프라인을 구축하는 과정을 안내합니다. 또한 Dagster University에서 프로덕션 파이프라인의 실제 패턴을 다루는 과정을 탐색할 수도 있습니다.

# 5. PySpark를 통한 데이터 처리 확장

대규모 데이터 세트를 일괄 처리하려면 분산 컴퓨팅 기능이 필요합니다. 파이스파크 Python API는 다음과 같습니다. 아파치 스파크클러스터 전반에 걸쳐 대량의 데이터를 처리하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

데이터 엔지니어에게 PySpark를 필수로 만드는 기능은 다음과 같습니다.

• 여러 노드에 처리를 자동으로 분산하여 단일 시스템에 맞지 않는 데이터 세트를 처리합니다.
• 실행 계획을 최적화하는 조인, 집계, 변환과 같은 일반적인 ETL 작업을 위한 고급 API를 제공합니다.
• 배치 및 스트리밍 워크로드를 모두 지원하므로 실시간 및 기록 데이터 처리에 동일한 코드베이스를 사용할 수 있습니다.

모듈식 및 유지 관리 가능한 ETL을 위해 PySpark에서 변환 패턴을 사용하는 방법은 유용한 실습 가이드입니다. 자세한 가이드는 공식 튜토리얼 — PySpark 문서를 확인할 수도 있습니다.

# 6. Mage AI를 활용한 프로덕션으로의 전환

현대 데이터 엔지니어링에는 단순성과 성능의 균형을 맞추는 도구가 필요합니다. 마법사 AI 노트북의 용이성과 프로덕션 준비 오케스트레이션을 결합하여 프로토타입에서 프로덕션으로 더 쉽게 이동할 수 있는 최신 데이터 파이프라인 도구입니다.

Mage AI가 주목을 받는 이유는 다음과 같습니다.

• 파이프라인 구축을 위한 대화형 노트북 인터페이스를 제공하여 일정을 예약하기 전에 대화형으로 변환을 개발하고 테스트할 수 있습니다.
• 공통 소스 및 대상에 대한 내장 블록을 포함하여 데이터 추출 및 로드를 위한 상용구 코드를 줄입니다.
• 복잡한 구성 없이 파이프라인 모니터링, 오류 디버깅, 예약된 실행 관리를 위한 깔끔한 UI 제공

예제가 포함된 Mage AI 빠른 시작 가이드는 시작하기에 좋은 곳입니다. 더 자세한 예를 보려면 마법사 가이드 페이지를 확인하세요.

# 7. Kedro를 통한 프로젝트 표준화

노트북에서 프로덕션 지원 파이프라인으로 전환하는 것은 어렵습니다. 삼나무 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례를 데이터 엔지니어링에 적용하는 Python 프레임워크입니다. 유지 관리 가능한 파이프라인을 구축하기 위한 구조와 표준을 제공합니다.

Kedro가 유용한 이유:

• 관심사를 분리하여 표준화된 프로젝트 구조를 시행하여 파이프라인을 더 쉽게 테스트, 유지 관리 및 협업할 수 있도록 합니다.
• 데이터 로드 및 저장을 관리하고 파일 경로 및 연결 세부 정보를 추상화하는 내장 데이터 카탈로그 기능을 제공합니다.
• Airflow 및 Prefect와 같은 오케스트레이터와 잘 통합되므로 Kedro를 사용하여 로컬로 개발한 후 선호하는 오케스트레이션 도구를 사용하여 배포할 수 있습니다.

공식 Kedro 튜토리얼 및 개념 가이드는 프로젝트 설정 및 파이프라인 개발을 시작하는 데 도움이 됩니다.

# 마무리

이러한 도구는 모두 오케스트레이션, 변환, 확장성 및 생산 준비 전반에 걸쳐 다양한 요구 사항을 해결하는 ETL 파이프라인을 구축하는 데 도움이 됩니다. 각 도구는 특정 종류의 문제를 해결하도록 설계되었으므로 단일한 “최상의” 옵션은 없습니다.

올바른 선택은 사용 사례, 데이터 크기, 팀 성숙도, 운영 복잡성에 따라 달라집니다. 더 단순한 파이프라인은 경량 솔루션의 이점을 누리는 반면, 더 크거나 더 중요한 시스템에는 더 강력한 구조, 확장성 및 테스트 지원이 필요합니다.

ETL을 배우는 가장 효과적인 방법은 실제 파이프라인을 구축하는 것입니다. 기본 ETL 워크플로우로 시작하여 다양한 도구를 사용하여 이를 구현하고 각각의 종속성, 구성 및 실행 접근 방식을 비교합니다. 더 깊은 학습을 위해서는 실습과 강좌 및 실제 엔지니어링 기사를 결합하세요. 행복한 파이프라인 구축!

발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학, 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야에는 DevOps, 데이터 과학, 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 튜토리얼, 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티에서 자신의 지식을 학습하고 공유하는 데 힘쓰고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요와 코딩 튜토리얼을 만듭니다.