ETL 파이프라인을 구축하는 것은 선택된 파이프라인처럼 느껴질 수 있습니다. 데이터를 A 지점에서 B 지점으로 이동하여 유용한 것으로 변환하고, 모든 것이 원활하게 작동하는지 확인하세요. Python은 여러분의 작업을 더 쉽게 만들어주는 수많은 라이브러리로 여러분을 도와줍니다. 마치 Force가 여러분 편에 있는 것과 같습니다. 이 가이드에서는 ETL 전쟁에서 승리하는 데 도움이 되는 최고의 Python 라이브러리 중 일부를 살펴보겠습니다. ?

1. 추출: 소스에서 데이터 가져오기

데이터 추출과 관련하여 데이터베이스, API, 파일 등 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 데 적합한 도구가 필요합니다. 여기서부터 재미가 시작됩니다(오비완 목소리 큐). 필요한 데이터를 얻기 위한 유용한 라이브러리는 다음과 같습니다.

SQLAlchemy

데이터베이스에서 데이터를 추출할 때 SQLAlchemy는 믿음직한 광선검입니다. 강력하며 힘들이지 않고 여러 데이터베이스 유형을 처리합니다.

• 장점:
  • 다양한 데이터베이스 지원(PostgreSQL, MySQL, SQLite 등)
  • 데이터베이스 간을 쉽게 전환할 수 있습니다.
• 예:

  from sqlalchemy import create_engine

  engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
  connection = engine.connect()
  result = connection.execute("SELECT * FROM jedi_order")

판다

Pandas는 CSV, Excel, JSON 또는 SQL 형식의 데이터를 처리하는 데 있어 스위스 군용 칼입니다. 빠르고 사용이 간편하며 파일에서 데이터를 추출하는 데 적합합니다.

• 장점:
  • 한 줄의 코드로 다양한 파일 형식의 데이터 로드 가능
  • 인메모리 데이터에 대한 뛰어난 성능
• 예:

  import pandas as pd

  data = pd.read_csv('rebels_data.csv')

요청

REST API를 처리할 때 요청은 R2-D2와 같습니다. 이는 안정적이고 간단하며 무슨 일이 있어도 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다.

• 장점:
  • HTTP 요청을 매우 쉽게 만듭니다.
  • API 인증, 헤더 등을 처리합니다.
• 예:

  import requests

  response = requests.get('https://api.example.com/data')
  data = response.json()

2. 변환: 데이터 형성

이제 데이터를 추출했으므로 이를 사용 가능한 것으로 변형할 차례입니다. 이 단계는 원시 미스릴을 가져와 갑옷으로 만드는 것과 같습니다 ?️. 변환을 위한 멋진 라이브러리를 살펴보겠습니다.

판다

다시 한번, Pandas는 데이터 변환에 유용합니다. 정리, 필터링, 집계 등 모든 작업이 투명 망토처럼 보호됩니다.

• 장점:
  • 데이터 조작을 위한 수많은 내장 함수
  • 인메모리 변환에 적합
• 예:

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

다스크

데스스타조차 작게 보이게 만들 만큼 방대한 데이터세트를 갖고 계십니까? Dask를 사용하면 Pandas 코드를 다시 작성하지 않고도 병렬 처리를 사용하여 메모리보다 큰 데이터를 처리할 수 있습니다. ?

• 장점:
  • 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 확장
  • 분산 컴퓨팅이지만 친숙한 Pandas와 유사한 구문을 사용합니다.
• 예:

  import dask.dataframe as dd

  df = dd.read_csv('huge_data.csv')
  result = df[df.age > 18].compute()

파이스파크

빅 데이터에 대한 Jedi 수준의 변환을 위해서는 PySpark보다 더 나은 것이 없습니다. 분산 데이터 처리의 루크 스카이워커입니다. ?‍♂️

• 장점:
  • 대규모 데이터 세트에서 매우 빠른 데이터 변환
  • 빅 데이터 생태계(Hadoop, Spark)에서 작업하기에 적합
• 예:

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
  df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True)
  df_filtered = df.filter(df.age > 18)

3. 로드: 데이터를 원래 위치에 저장

마지막으로 데이터를 사용 가능한 것으로 변환했습니다. 이제 최종 목적지까지 로드할 차례입니다. 데이터 웨어하우스, S3 버킷, 데이터베이스 등을 모르도르에 절대반지를 전달하는 것으로 생각해보세요. 올바른 도구를 사용하면 여정이 훨씬 쉬워집니다.

SQLAlchemy

SQLAlchemy를 사용하면 데이터베이스에 데이터를 간단하게 다시 로드할 수 있습니다. 이를 사용하면 관계형 데이터베이스에 데이터를 쉽게 삽입할 수 있습니다.

• 장점:
  • 여러 데이터베이스에서 작동
  • 대량 삽입 지원
• 예:

  data.to_sql('jedi_council', engine, index=False, if_exists='replace')

Psycopg2

PostgreSQL 데이터베이스의 경우 psycopg2가 최고의 동반자입니다. 빠르고 효율적이며 복잡한 SQL 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

• 장점:
  • PostgreSQL에 대한 기본 지원
  • 거래 지원
• 예:

  import psycopg2

  conn = psycopg2.connect(dbname="star_wars", user="user", password="force123")
  cur = conn.cursor()
  cur.execute("INSERT INTO jedis (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Luke', 30))
  conn.commit()

Boto3

S3와 같은 AWS 서비스를 사용하는 경우 Boto3는 클라우드에 데이터를 업로드하는 데 적합한 도구입니다. 간달프가 그것을 휘두르는 것처럼 느껴질 것입니다. ☁️

• 장점:
  • AWS 서비스와 완전히 통합됨
  • S3에서 쉽게 업로드/다운로드 가능
• 예:

  import boto3

  s3 = boto3.client('s3')
  s3.upload_file('local_file.csv', 'mybucket', 'file.csv')

Google Cloud Storage(GCS) 클라이언트

Google Cloud를 사용하는 개발자의 경우 GCS 클라이언트는 Boto3가 AWS에서 수행하는 것처럼 Google Cloud Storage에 데이터를 쉽게 로드하는 데 도움이 됩니다.

• 장점:
  • Google Cloud를 완벽하게 지원
• 예:

  from google.cloud import storage

  client = storage.Client()
  bucket = client.get_bucket('my_bucket')
  blob = bucket.blob('data.csv')
  blob.upload_from_filename('local_file.csv')

4. 조정: ETL 파이프라인 관리

이제 약간의 조정 없이는 ETL 파이프라인이 완성되지 않습니다. 이것이 모든 움직이는 부분을 안내하는 원동력이라고 생각하세요 ⚙️ – 작업 예약, 모니터링, 문제 발생 시 재시도.

Apache 공기 흐름

복잡한 작업을 수행하는 경우 Apache Airflow는 작업 조정을 위한 Yoda입니다. 이를 통해 워크플로를 생성, 예약 및 모니터링하여 모든 ETL 작업이 시계처럼 실행되도록 할 수 있습니다.

• 장점:
  • 강력한 일정 관리 및 작업 관리
  • 워크플로 추적을 위한 시각적 인터페이스
• 예:

  from airflow import DAG
  from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

  def extract_data():
      # Extraction logic
      pass

  dag = DAG('my_etl_pipeline', start_date=datetime(2023, 1, 1))
  task = PythonOperator(task_id='extract_task', python_callable=extract_data, dag=dag)

마무리

ETL 파이프라인을 구축할 때 다스 베이더와 싸우는 것처럼 느껴질 필요는 없습니다 ⚔️. 올바른 도구를 사용하면 전체 프로세스를 자동화하고, 데이터를 효율적으로 변환하고, 최종 목적지에 로드할 수 있습니다. 소규모 데이터 세트를 처리하든, 대규모 분산 시스템에서 작업하든, 이 Python 라이브러리는 One Ring만큼 강력하지만 덜 사악한 ETL 파이프라인을 구축하는 데 도움이 됩니다.

ETL 포스가 함께하길 바랍니다. ✨