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10만건 이커머스 데이터 이렇게 흘려보냈습니다ㅣKafka·Spark·Airflow 실무 프로젝트
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📋 간단 요약
이 영상은 10만 건의 이커머스 데이터를 활용한 실시간 스트리밍과 배치 파이프라인 구축 과정을 상세히 설명한다. Kafka, Spark, Airflow를 이용한 데이터 흐름과 설계, 문제 해결 사례를 다룬다. 실무 프로젝트의 구체적 사례와 기술적 도전 과정을 소개한다.
🔍 핵심 내용
프로젝트 개요와 데이터셋 선정
이커머스 데이터를 활용한 스트리밍 및 배치 파이프라인 구축 프로젝트를 소개하며, 올리스트 데이터를 기반으로 실시간 구성과 설계를 진행했다고 설명한다.
데이터셋 구성과 특징
한국 데이터가 부족하여 엔비디아 페르소나 데이터를 활용했고, 주문, 배송, 리뷰 데이터를 포함하며, 타임스탬프와 주문 취소 데이터는 일부 임의 생성으로 보완했다고 설명한다.
아키텍처 설계와 기술 스택
Kafka, Spark, Airflow, Redis, 데이터 레이크 등을 활용한 전체 데이터 흐름과 인프라 구조를 설명하며, 오라클 인스턴스 사용 제안과 무료 인스턴스 활용 사례를 언급한다.
실시간 데이터 처리 과정
Kafka 토픽에 이벤트를 저장하고, Spark 스트리밍이 이를 처리하며, 원본 데이터는 데이터 레이크에 저장, 실시간 KPI는 Redis에 적재하는 구조를 설명한다.
배치 처리와 데이터 모델링
스파크 배치로 정적 데이터와 원본 이벤트를 분석 후, 팩트와 디멘션 테이블을 제작하며, 검증 레이어와 집계 테이블을 통해 데이터 품질과 분석 용이성을 확보했다고 설명한다.
프로젝트의 문제점과 해결 방안
네트워크, 권한, 리소스 부족 문제를 겪었으며, Docker, 경로 설정, 리소스 분배 등 실무적 어려움을 해결하기 위해 다양한 시도를 했다고 언급한다.
향후 개선 및 확장 계획
인덱싱 속도 테스트, 리소스 확장, 대시보드 완성, 알람 시스템 구축 등 프로젝트의 확장과 성능 향상 방안을 계획하고 있다고 설명한다.
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