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Practical Data Pipeline

시작 전에 드리는 당부의 말

01 - 데이터 인프라

1.1 데이터 파이프라인

1.2 데이터 입수 (Ingestion)

1.2 데이터 가공 (Processing)

1.3 데이터 저장 (Storage)

1.4 데이터 분석 (Analysis)

02 - 데이터 처리

2.1 데이터 처리

2.2 배치 (Batch) 처리

2.3 워크플로우 (Workflow) 관리

2.4 스트림 (Stream) 처리

04 - 데이터 스토리지

4.3 RDB (MySQL)

4.4 ElasticSearch

4.5 KV Storage (DynamoDB)

05 - 데이터 애플리케이션

5.1 데이터 서비스

5.2 통계 서비스

5.3 추천 서비스

5.4 A/B 테스팅

08 - Case Study

Week 1 - Data Pipeline

Week 2 - EMR & Kubernetes

Week 3 - Metastore

Week 4 - KV & Delta Storage

Week 5 - Kafka Rebalancing

Week 6 - ML Pipeline

09 - 설치 및 환경 구성

Spark 설치 및 환경 구성

Flink 설치 및 환경 구성

Kafka 설치 및 환경 구성

MySQL 설치 및 환경 구성

DynamoDB 사용을 위한 환경 구성

ElasticSearch 설치 및 환경 구성

Presto 설치 및 환경 구성

Druid 설치 및 환경 구성

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Druid 설치 및 환경 구성

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Presto 설치 및 환경 구성

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