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오늘날 기업들이 직면한 데이터 문제는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고, 안정적으로 처리하며, 빠르게 분석할 수 있는 인프라가 필요한 시대입니다. 이러한 요구에 부응하여 데이터브릭스(Databricks)는 델타레이크(Delta Lake)

데이터가 조직의 가장 중요한 자산이 된 시대, 데이터에 대한 적절한 접근 제어와 보안은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 데이터브릭스(Databricks)의 유니티 카탈로그(Unity Catalog)는 이러한 데이터 거버넌스의 핵심 요소인 권한 관리를 위한 강력한 솔루션

데이터 기반 의사결정이 중요해진 현대 비즈니스 환경에서, 조직들은 날로 증가하는 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 보호해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 데이터브릭스(Databricks)는 Unity Catalog라는 강력한 솔루션을 제공하

비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업이 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 그러나 전통적인 BI 도구는 여러 한계에 직면해 있습니다. 데이터 준비에 많은 시간이 소요되고, 기술적 지식이 필요하며, 사전에 정의된 질문에만 답할 수 있다는 제약이 있

데이터와 AI가 기업의 성공을 좌우하는 시대에 데이터브릭스(Databricks)는 빠르게 성장하며 업계를 선도하고 있습니다. 2013년 아파치 스파크(Apache Spark)의 원 개발자들에 의해 설립된 이 회사는 단순한 데이터 처리 도구를 넘어 글로벌 데이터, 분석

데이터 엔지니어링 분야에서 안정적이고 효율적인 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구축하는 것은 항상 큰 도전이었습니다. 데이터 소스와 목적지 간의 연결, 데이터 변환, 오류 처리, 모니터링 등을 관리하며 파이프라인을 유지하는 일은 복잡하

안녕하세요, 오늘은 빅데이터 분석과 머신러닝 워크로드를 처리하는 강력한 플랫폼인 데이터브릭스(Databricks)의 아키텍처 구성에 대해 자세히 알아보겠습니다. 데이터브릭스는 UC Berkeley에서 아파치 스파크를 만든 엔지니어들이 설립한 회사로, 데이터 레이크하우스

데이터브릭스는 빅데이터 처리와 분석을 위한 강력한 플랫폼으로, 기업들이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 이 중에서도 데이터브릭스에서 처리된 데이터를 외부 시스템이나 애플리케이션에 API로 제공하는 방법은 매우 중요한 주제입니다. 이 글에

데이터브릭스 워크플로우란?데이터브릭스 워크플로우(Databricks Workflows)는 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 위에서 데이터, 분석 및 AI 워크로드를 조율하기 위한 통합 오케스트레이션 도구입니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하고 자동화하는 방법을

인공지능 기술의 발전과 함께 기업들은 자사의 데이터를 활용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 니즈가 급증하고 있습니다. 그러나 기업 환경에서 프로덕션 품질의 생성형 AI를 구축하는 것은 데이터 준비, 모델 선택, 훈련, 평가, 배포, 그리고 거버넌스까지 복

데이터브릭스(Databricks)는 빅데이터 분석과 머신러닝을 위한 통합 플랫폼으로, 그 핵심에는 '노트북(Notebook)'이라는 강력한 도구가 있습니다. 이 블로그에서는 데이터브릭스 노트북의 기본 개념부터 고급 기능까지 상세히 알아보겠습니다.데이터브릭스 노트북은 대

데이터의 가치는 그것이 적재적소에 활용될 때 극대화됩니다. 그러나 현대 비즈니스 환경에서는 조직 내부뿐만 아니라 외부 파트너, 고객, 협력업체와의 데이터 공유가 점점 중요해지고 있습니다. 데이터브릭스(Databricks)는 이러한 필요성을 인식하고 안전하고 효율적인 데

빅데이터 환경에서 데이터 분석과 처리를 위한 플랫폼으로 데이터브릭스(Databricks)가 널리 사용되고 있습니다. 데이터브릭스는 델타 레이크(Delta Lake)라는 오픈 소스 스토리지 레이어를 기반으로 테이블을 관리하는데, 이는 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시

머신러닝 모델을 개발하는 것은 비즈니스 가치를 창출하는 여정의 시작일 뿐입니다. 실제로 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 지속적으로 모니터링하며 필요에 따라 업데이트하는 과정은 더 많은 도전 과제를 수반합니다. 이러한 도전을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MLOps입니

데이터 엔지니어링 분야에서 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하는 것은 항상 도전적인 과제입니다. 특히 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 정제하며, 비즈니스 인사이트를 위한 분석용 데이터로 변환하는 과정은 복잡합니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 등장한 패턴 중 하나

데이터 엔지니어링과 분석 작업에서 효율적인 워크플로우 관리는 매우 중요합니다. 데이터브릭스(Databricks)에서는 DAG(Directed Acyclic Graph)라는 개념을 통해 복잡한 데이터 처리 작업을 체계적으로, 시각적으로 관리할 수 있습니다. 이 글에서는

데이터브릭스 시스템 테이블은 계정의 운영 데이터를 분석할 수 있는 Databricks에서 호스팅하는 분석 저장소입니다. 이 테이블들은 system 카탈로그에 위치하며, 계정 전체에서 이루어지는 다양한 활동과 리소스 사용에 대한 이력 정보를 제공합니다. 시스템 테이블을

이 문서는 Databricks, Apache Spark 및 Delta Lake의 필수 모범 사례와 최적화 기술을 한곳에 모아 제공합니다. 모든 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트가 최적화되고 비용 효율적인 데이터 파이프라인을 설계하고 개발할 때 참고할 수 있는 가이드입니

Spark SQL 셔플 파티션의 기본 설정 수(즉, 조인, 집계 등과 같은 넓은 변환을 수행하는 데 사용되는 CPU 코어 수)는 200으로, 항상 최적의 값은 아닙니다. 결과적으로 각 Spark 태스크(또는 CPU 코어)에 처리할 많은 양의 데이터가 주어지고, 각 코어

처리할 데이터의 양은 쿼리 성능과 직접적인 관련이 있습니다. 따라서 필요한 데이터만 읽고 불필요한 모든 데이터를 건너뛰는 것이 매우 중요합니다. Spark 및 Delta로 적용할 수 있는 데이터 스키핑 및 프루닝 기술은 다음과 같습니다.Delta 데이터 스키핑(http

Databricks는 기업들이 데이터 및 AI 워크로드를 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. 이 가이드에서는 Databricks에 로그인하는 다양한 방법과 SSO(Single Sign-On)를 연동하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다

RAG란 무엇인가?(https://www.genspark.ai/agents?id=81bda275-568d-4996-a72f-066d7f18b7bb2. 데이터브릭스 RAG의 특징과 이점(https://www.genspark.ai/agents?id=81b

물리뷰(Materialized View)란?(https://www.genspark.ai/agents?id=81bda275-568d-4996-a72f-066d7f18b7bb2. 물리뷰의 작동 방식(https://www.genspark.ai/agents?

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