Parquet 도입 및 Airflow 오케스트레이션을 통한 82.5% 저장 효율 개선 ETL 파이프라인 구축

Building My First End-to-End ETL Pipeline with Airflow, BigQuery, and Docker

Tanmay2026년 6월 13일2분beginner

AI 요약

Context

10년치 호주 기상 데이터(145,000+ 행)의 처리 과정에서 발생하는 데이터 불일치와 누락값 처리 필요성 제기. 단순 데이터 이동을 넘어 생산 환경 수준의 신뢰성과 확장성을 확보하기 위한 엔지니어링 체계 구축 요구.

데이터 무결성 확보를 위한 Extract 단계 내 조기 결측치 탐지 및 Validation 로직 구현
데이터 타입 일관성 유지 및 Feature Engineering을 통한 데이터 구조 최적화 수행
스토리지 효율 극대화를 위해 CSV 형식을 Columnar Storage 기반의 Parquet 포맷으로 전환
Google BigQuery 적재 후 Row-count 검증 및 Integrity Verification을 통한 Downstream 신뢰도 확보
Docker 기반 Apache Airflow 도입으로 Task Dependency 관리 및 Retry Logic을 통한 파이프라인 복구력 강화

실천 포인트

1. 대용량 데이터 적재 전 Parquet와 같은 Columnar 포맷 검토를 통한 스토리지 비용 최적화

2. Airflow DAG 설계 시 단순 실행이 아닌 Retry 전략과 Task 간 의존성 정의를 통한 장애 복구 능력 확보

3. Load 단계 이후 최종 데이터 건수 및 Null 값 체크를 통해 ETL 프로세스의 End-to-End 정합성 검증

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