Databricks 데이터 분석 플랫폼 구축: 기본 개념 및 아키텍처 이해

핵심 기술

Databricks는 Apache Spark 기반의 포괄적인 데이터 분석 플랫폼으로, 데이터 수집부터 처리, 분석, 시각화까지 전 과정을 지원하며 특히 Delta Lake와 Unity Catalog를 통해 데이터의 일관성과 거버넌스를 강화합니다. AWS 환경을 염두에 둔 아키텍처를 설명합니다.

기술적 세부사항

• Databricks 아키텍처: 최상위 계정(Account) 아래 워크스페이스(Workspace)가 존재하며, 계정은 빌링, 사용자, 워크스페이스 관리를 담당합니다. 워크스페이스는 실제 데이터 분석이 이루어지는 공간으로 노트북, 잡, SQL 웨어하우스 등을 관리합니다.
• 컨트롤 플레인 & 컴퓨트 플레인: 워크스페이스는 관리용 컨트롤 플레인(Web UI, Job Scheduler 등)과 데이터 처리용 컴퓨트 플레인(클러스터, SQL 웨어하우스, 노트북, 잡 등)으로 구성됩니다.
  • 컴퓨트 플레인 구성:
    • Classic: 사용자 AWS 계정 내 EC2 인스턴스로 클러스터 생성
    • Serverless: Databricks 관리 AWS 계정에서 리소스 실행
• 핵심 기능:
  • Delta Lake: Apache Parquet 기반의 오픈소스 스토리지 포맷으로, ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 일관성을 보장합니다.
  • Unity Catalog: 워크스페이스 전반의 스토리지에 대한 접근 및 품질 관리를 위한 데이터 거버넌스 기능으로, 권한 설정, 테이블 계보, 컬럼 통계 획득 등을 지원합니다.

개발 임팩트

Databricks adoption은 Delta Lake를 통한 강력한 데이터 일관성 보장, Unity Catalog를 통한 통합된 데이터 품질 관리 및 거버넌스 구현, 그리고 멀티 클라우드 환경에서의 일관된 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 고품질 데이터 플랫폼 운영이 가능해집니다.

커뮤니티 반응

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톤앤매너

본 문서는 Databricks의 기본적인 개념과 아키텍처를 명확하고 간결하게 전달하며, AWS 환경에서의 적용을 가정하고 있어 실무 적용에 대한 가이드라인을 제공합니다.