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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.


이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.


마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.


본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites

이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다: 

• Databricks 플랫폼에 대한 깊은 이해를 바탕으로, Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, 메달리온 아키텍처, Unity catalog, Delta Live Tables, 워크플로우 활용 경험이 있어야 합니다. 특히 DLT(Delta Live Tables)와 함께 Expectations를 활용하는 방법에 대한 지식이 필요합니다.

• 데이터 수집 및 변환 경험이 있어야 하며, 데이터 처리 및 DataFrame 조작을 위한 PySpark 활용 능력이 우수해야 합니다. 또한 데이터 분석 및 변환을 위한 중급 수준의 SQL 쿼리 작성 경험이 있어야 합니다.

• Python 프로그래밍 숙련도: 함수 및 클래스 설계/구현 능력, Python 패키지 생성/수입/활용 경험.

• DevOps 실무 경험, 특히 continuous integration (CI) 및 continuous delivery/deployment (CD) 원칙에 대한 이해.

• Git 버전 관리 기본 이해.

• 필수 이수 과정: 데이터 엔지니어링을 위한 DevOps 기초 과정.

Outline

DevOps 및 CI/CD 검토

• DevOps 리뷰

• 지속적인 통합 및 지속적인 배포/전달 (CI/CD) 검토

• 강좌 설정 및 인증


함께 배포 데이터브릭스 자산 번들들(DABs)

• 배포하는 Databricks 프로젝트

• 에 대한 소개 데이터브릭스 자산 번들(DAB)

• 간단한 DAB 배포 

• 간단한 DAB 배포

• DAB에서의 변수 대체

• DAB를 ~에 배포하기 다양한 환경

• 여러 환경에 DAB 배포

• DAB 프로젝트 템플릿 개요

• Databricks 기본 DAB 템플릿 사용

• DAB를 사용한 CI/CD 프로젝트 개요

• 지속적인 통합 및 지속적인 DAB를 사용한 배포

• ML을 추가 DAB를 사용한 엔지니어링 워크플로


더 많이 활용하기 데이터브릭스 자산 번들

• 로컬에서 Visual Studio Code를 사용하여 개발 (VS코드)

• VSCode를 함께 사용하여 데이터브릭스

• 데이터 엔지니어링을 위한 CI/CD 모범 사례

• 다음 단계: GitHub Actions를 사용한 자동 배포

Upcoming Public Classes

Date
Time
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Price
May 15
02 PM - 06 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

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Apache Spark Developer

Apache Spark™ Programming with Databricks - Korean

이 과정은 Databricks를 사용하여 Apache Spark 프로그래밍을 배우기 위한 적절한 시작점 역할을 합니다.

아래에서는 이 과정에 포함된 4개의 4시간짜리 모듈을 각각 설명합니다.

Introduction to Apache Spark

이 과정은 분산 아키텍처와 대규모 데이터 처리를 위한 실제 응용 프로그램에 중점을 두고 Apache Spark™에 대한 필수 지식을 제공합니다. 참가자는 프로그래밍 프레임워크를 탐색하고 Spark DataFrame API를 배우며 Python 기반 Spark 워크플로를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 변환하는 기술을 개발하십시오. 

Developing Applications with Apache Spark

이 실습 과정에서 Apache Spark로 확장 가능한 데이터 처리를 마스터하세요. Spark의 DataFrame API를 사용하여 효율적인 ETL 파이프라인을 구축하고, 고급 분석을 수행하며, 분산 데이터 변환을 최적화하는 방법을 알아보세요. 그룹화, 집계, 조인, 집합 연산 및 창 함수를 살펴봅니다. 배열, 맵, 구조체와 같은 복잡한 데이터 유형으로 작업하면서 성능 최적화를 위한 모범 사례를 적용하세요.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

이 과정에서 Apache Spark를 사용하여 스트림 처리 및 분석의 기본 사항을 알아보세요.™ 스트림 처리 기본 사항에 대한 확실한 이해를 얻고 Spark Structured Streaming API를 사용하여 애플리케이션을 개발합니다. 스트림 집계 및 창 분석과 같은 고급 기술을 탐색하여 실시간 데이터를 효율적으로 처리하세요. 이 과정에서는 동적 데이터 환경을 위한 확장 가능하고 장애에 강한 스트리밍 애플리케이션을 만드는 기술을 습득합니다.

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

이 과정에서는 안전한 데이터 거버넌스, 액세스 제어 및 계보 추적을 위한 Unity Catalog에 중점을 두고 확장 가능한 데이터 워크플로를 위한 레이크하우스 아키텍처 및 메달리온 설계를 살펴봅니다. 커리큘럼에는 Delta Lake를 사용하여 신뢰할 수 있는 ACID 호환 파이프라인 구축이 포함됩니다. 파티셔닝, 캐싱, 쿼리 튜닝과 같은 Spark 최적화 기술을 살펴보고 실제 문제를 해결하기 위한 효율적인 데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 성능 모니터링, 문제 해결 및 모범 사례를 배웁니다.

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Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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