AWS Glue: 서버리스 데이터 통합 및 ETL 서비스 사용하기

AWS Glue: 서버리스 데이터 통합 및 ETL 서비스 사용하기

AWS Glue는 AWS에서 제공하는 서버리스 데이터 통합 및 ETL 서비스입니다. 데이터 엔지니어링 작업을 간소화하고 자동화하여 빠른 인사이트 제공을 가능하게 합니다. AWS Glue는 데이터 소스를 자동으로 검색하고 스키마를 추론할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 데이터 소스의 스키마를 직접 정의할 필요가 없습니다.

이번 글에서는 AWS Glue의 개요, 아키텍처 및 서버리스 데이터 통합, ETL 프로세스 개발에 대해 살펴보겠습니다.

AWS Glue 개요 및 아키텍처

AWS Glue는 사용자가 데이터 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL)하는 과정을 자동화할 수 있는 서비스입니다. AWS Glue는 분산 데이터 처리 엔진 Apache Spark를 기반으로 하며, 사용자는 자신의 데이터 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다.

AWS Glue는 다양한 데이터 소스와 호환됩니다. Amazon S3, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Redshift, Apache Cassandra 등 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 추출할 수 있습니다. 또한, AWS Glue는 다양한 포맷의 데이터를 지원합니다. CSV, JSON, Avro, Parquet 등 다양한 포맷의 데이터를 처리할 수 있습니다.

AWS Glue의 아키텍처는 크게 크롤러(Crawler), 작업(Job), 개발자 엔드포인트(Developer Endpoint)로 구성됩니다. 크롤러는 데이터 소스에서 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그를 작성합니다. 작업은 ETL 프로세스를 실행하는데 사용되며, 개발자 엔드포인트는 개발자가 작업을 개발하고 디버깅할 수 있는 환경을 제공합니다.

서버리스 데이터 통합 및 ETL 프로세스 개발

AWS Glue를 사용하면 서버리스 데이터 통합과 ETL 프로세스를 쉽게 개발할 수 있습니다. AWS Glue는 Spark를 기반으로 하기 때문에 Spark 코드를 작성할 수 있습니다. Spark 코드는 Python 또는 Scala로 작성할 수 있습니다.

아래는 Python으로 작성된 AWS Glue Job 예시입니다. 이 Job은 Amazon S3에서 CSV 파일을 읽어들이고, 데이터를 변환하여 Amazon Redshift로 로드합니다.

import sysfrom awsglue.transforms import *from awsglue.utils import getResolvedOptionsfrom awsglue.dynamicframe import DynamicFramefrom pyspark.context import SparkContextfrom awsglue.context import GlueContextfrom pyspark.sql.functions import *args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME', 's3_input_path', 'redshift_jdbc_url', 'redshift_username', 'redshift_password', 'redshift_table'])sc = SparkContext()glueContext = GlueContext(sc)spark = glueContext.spark_sessioninput_path = args['s3_input_path']redshift_jdbc_url = args['redshift_jdbc_url']redshift_username = args['redshift_username']redshift_password = args['redshift_password']redshift_table = args['redshift_table']# read data from S3data = glueContext.create_dynamic_frame_from_options(    'csv',    {'paths': [input_path]},    format='csv',    format_options={'withHeader': True})# transform datatransformed_data = data.toDF().withColumn("year", year(col("date"))).withColumn("month", month(col("date")))# write data to Redshifttransformed_data.write.format("jdbc").option("url", redshift_jdbc_url).option("dbtable", redshift_table).option("user", redshift_username).option("password", redshift_password).mode("append").save()

AWS Glue를 활용한 분산 데이터 처리 방법론

AWS Glue는 분산 데이터 처리를 위한 다양한 방법을 제공합니다. AWS Glue를 사용하여 분산 데이터 처리를 구현하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다. 첫 번째 방법은 AWS Glue ETL 작업을 사용하는 것입니다. 두 번째 방법은 AWS Glue Spark 작업을 사용하는 것입니다.

AWS Glue ETL 작업은 AWS Glue에서 제공하는 ETL 프로세스를 사용하여 데이터를 추출, 변환 및 로드합니다. AWS Glue Spark 작업은 Apache Spark를 사용하여 데이터를 처리하고, 데이터 워크로드를 실행합니다. 두 방법 모두 서버리스로 제공되기 때문에, 사용자는 관리 작업을 최소화하고, 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AWS Glue를 사용하여 분산 데이터 처리를 구현할 때, 사용자는 작업의 분산 처리 방식을 선택할 수 있습니다. 데이터 소스의 크기와 작업의 복잡성에 따라 분산 처리 방식을 선택할 수 있습니다. AWS Glue는 Spark의 분산 처리 방식을 활용하여 데이터 처리를 최적화합니다.

AWS Glue를 사용하면 사용자는 서버리스 데이터 통합 및 ETL 서비스를 쉽게 개발할 수 있습니다. AWS Glue는 분산 데이터 처리를 위한 다양한 방법을 제공하며, 사용자는 데이터 소스의 크기와 작업의 복잡성에 따라 분산 처리 방식을 선택할 수 있습니다. AWS Glue를 사용하여 데이터 엔지니어링 작업을 간소화하고, 빠른 인사이트를 제공할 수 있습니다.