데이터 소스 리스트
데이터 파이프라인은 현대 데이터 분석 및 처리의 핵심 구성 요소입니다. 데이터의 수집, 처리, 저장 및 분석 과정에서 발생하는 모든 단계를 포함하며, 각 단계의 효율성은 최종 데이터 품질과 분석 결과에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 데이터 파이프라인의 내부 아키텍처와 최적화 전략을 분석해 보겠습니다. ## 데이터 파이프라인의 내부 아키텍처 데이터
데이터 엔지니어를 위한 Apache Airflow 필수 플러그인 추천
Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 자동화하고 관리하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다양한 플러그인을 통해 기본 기능을 확장할 수 있으며, 데이터 엔지니어가 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 많은 플러그인들이 존재합니다. 본 글에서는 데이터 엔지니어를 위한 필수 Apache Airflow 플러그인을 추천하고, 각 플러그인의 주요 기능과 설치 방
Airflow 설치
데이터 엔지니어링 분야에서 Apache Airflow는 데이터 파이프라인의 오케스트레이션을 위한 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 이 블로그 글에서는 데이터 엔지니어를 위한 Airflow의 활용법을 구체적으로 살펴보겠습니다. Airflow의 기본 개념부터 시작해, DAG(Directed Acyclic Graph) 설정, 태스크 구성, 스케줄링, 그리고 모니터