멱등성이란 DW에서 데이터를 적재 할때 자주 사용 합니다. DW에서 이따금씩 재처리를 하는 경우 기존의 잘못된 데이터를 지우고 재적재 해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터의 중복이 발생하여 데이터가 이상하게 증가하거나 결과값이 이상하게 나올 수 있습니다. 그런데 big query에서 제가 겪은 상황에서 멱등성을 고려 하여 프로세스를 구성하였다가 큰 낭패를 본적이 있습니다. 상황은 다음과 같습니다. bucket에 JSON 형태로 쌓이는 데이터가 있습니다. 데이터는 YYYY/MM/DD 형태로 쌓이고 있습니다. 그런데 데이터를 적재할때 2020/02/26 폴더의 데이터에 서버에서 조금씩 지연되서 들어오는 경우 2020-02-27의 데이터가 들어오는 경우가 있습니다. (한개의 파일에 다른 날짜의 데이터가 들어옴)..
big query(빅쿼리)에서 멱등성을 위한 전략
멱등성이란 DW에서 데이터를 적재 할때 자주 사용 합니다. DW에서 이따금씩 재처리를 하는 경우 기존의 잘못된 데이터를 지우고 재적재 해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터의 중복이 발생하여 데이터가 이상하게 증가하거나 결과값이 이상하게 나올 수 있습니다. 그런데 big query에서 제가 겪은 상황에서 멱등성을 고려 하여 프로세스를 구성하였다가 큰 낭패를 본적이 있습니다. 상황은 다음과 같습니다. bucket에 JSON 형태로 쌓이는 데이터가 있습니다. 데이터는 YYYY/MM/DD 형태로 쌓이고 있습니다. 그런데 데이터를 적재할때 2020/02/26 폴더의 데이터에 서버에서 조금씩 지연되서 들어오는 경우 2020-02-27의 데이터가 들어오는 경우가 있습니다. (한개의 파일에 다른 날짜의 데이터가 들어옴)..
2020.02.26