BigQuery에서 가끔씩 Error: 80324028이 발생하면서 실행이 실패하는 경우가 있습니다. 이러한 현상을 구글링 해봤으나 별다른 성과가 없었으며, Slack overflow에서만 몇몇 답글이 달렸지만 해결방법은 없고 대부분이 "아마도 그럴 것이다?"라는 추측이었습니다. 무슨 작업을 했을 때 발생 하였는가? 그래서 몇 가지 의심 가는 정황을 포착해서 여러 가지 테스트를 해보았는데, 현재는 발생하지 않고 있습니다. 제가 하려던 작업은 ETL 작업이었고 Python Operator를 이용해서 작업을 부르고 그 안쪽에 BigQuery의 Query를 수행하는 작업이 몇 개 있었습니다. 대략 이러한 작업이었습니다. 이러한 여러 번의 Query를 수행하는 작업이 순차적으로 수행됩니다. drop_query ..

안녕하세요. Python으로 BigQuery에 Json 형태의 데이터를 Import 하려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생하여 계속해서 삽질을 하다가 원인을 찾고 해결하여 이러한 삽질을 방지하기 위해서 글을 올립니다. 1. 무엇을 하려고 하였나? RDB에 있는 데이터를 Json 형태로 Local에 다운로드 다운로드 한 Json 파일을 GCS로 업로드 GCS에 있는 Json 파일을 BigQuery에 Import 3번에서 에러가 발생하였습니다. 에러 내용은 python과 BigQuery web UI에서 테이블 생성 기능으로 2가지 상황에서 각각 다르게 발생하였습니다. 2. Error 내용 1. python에서 발생하는 Error google.api_core.exceptions.BadRequest: 400 E..

안녕하세요. 지난번의 BigQuery 운영 1탄 편이었던 불필요한 Dataset 삭제 이후에 2탄 BigQuery 사용량 관리에 대해서 글을 작성하였습니다. 어찌 보면 이 글이 1탄보다 훨씬 더 유용할 것으로 보입니다. Query 사용량의 경우 비용과 직결되는 부분이며, 데이터셋의 저장비용 보다 훨씬 많은 비용이 발생합니다. ( BigQuery 가격 ) Query를 어떻게 실행 하느냐에 따라서 엄청난 비용을 절약할 수 있고 이러한 모니터링을 만들어두면 여러모로 도움이 많이 됩니다. 사용자들에게 무작정 데이터를 많이 쓰지 못하게 하는 것보다는 효율적으로 만드는 방법을 알려줌으로써 모두가 데이터에 손쉽게 접근하고 손쉽게 사용하게 하는 것을 목적으로 하였기에 누구나 접근이 가능한 구조이므로, 데이터를 잘 모르..

안녕하세요. 오랜만에 글을 쓰는 것 같습니다. 연말이라서 대외적으로 여러 가지 약속도 많고 일이 있어서 글을 못 쓴 것 같습니다. 써야 할 글은 많은데, 그러지 못한 거 같습니다. 다시 열심히 써야 할 것 같습니다. 오늘 소개 할 내용은 BigQuery의 클러스터링입니다. 이걸 처음 알았을 때 정말로 신선하고 너무 좋은 기능이라고 생각해서 나름대로 공부를 해서 이렇게 글을 올립니다. 클러스터링은 제가 공부하면서 개인적으로 생각하기에 RDB의 인덱스와 비슷한 것 같습니다. 어디까지나 개인적인 생각이지만 데이터를 정렬해서 가져오는 방법이나 클러스터링의 순서에 따라서 사용 여부가 결정되는 것을 보면 인덱스의 성질과 정말 비슷해 보입니다. RDB에서도 복합 인덱스를 생성할때 순서에 따라서 인덱스를 Seek 할지..

안녕하세요. 제가 아무래도 DBA로 시작해서 그런지 자연스럽게 성향이 운영을 당연시합니다. 모니터링을 데이터를 기반으로 비용 절감과 고효율을 만들기 위해서 여러 가지 방법으로 고민을 합니다. 최근 트랜드에서 아쉬운 부분이 있다면, 많은 회사들은 개발을 빠르게 하기에 초점을 맞추다 보니 운영을 뒷전인 경우가 굉장히 많은 것 같습니다. 운영을 신경 쓰지 않으면 결국 시스템은 터지기 마련입니다. 그렇기에 이번에는 BigQuery에서 몇 가지 운영 관련한 내용을 정리하여 글을 쓰고자 합니다. 1. Dataset 왜 지우려고 하는가? BigQuery는 Dataset의 저장 비용이 매우 저렴합니다. 제가 생각하기에 BigQuery의 비용은 저장비용보다는 검색(SELECT)비용이 대부분이라고 봅니다. 다음의 내용을 ..

안녕하세요. 이 내용을 쓸지 말지 정말 고민을 많이 했습니다. 예전에 링크드인에 관련하여 포트폴리오 형식으로 PPT를 만들어서 올렸는데요. 조회수가 3만에 육박하여 굉장히 많은 분들이 관심을 가져 주셨습니다. 그래서 매번 써야지 써야지 했는데 내용이 워낙 길어서 고민을 많이 했습니다. 간단하게 쓸 수 없었습니다... 1.0 개발 - 2개월 2.0 개발 - 2개월 3.0 개발 - 2개월 이렇게 총 3번의 버전 업데이트를 하였습니다. 처음에는 데이터를 볼 수 없어서 분석을 하지 못하였는데, BigQuery로 넣는 작업부터 시작하여... 재사용성을 고려하여 코드를 리팩토링 하였고, 마지막으로 multi thread를 적용하였습니다. 코딩을 2019년에 처음 시작하여, 지금의 회사에서 팀장님과 팀원들에게 많이 ..

BigQuery의 다수의 테이블의 스키마를 Json으로 봐야 하는 작업이 있어서 한 땀 한 땀 열심히 만다가 문득 스키마를 추출해서 파일로 저장할 수 없을까?라는 생각이 들어서 찾아봤습니다. 🙋‍♂️ 들어가며 일단 해당 기능을 사용하기 위해서는 bq가 있어야 합니다. bq 설치는 아래를 참고해 주세요. 👇👇👇👇 https://cloud.google.com/bigquery/docs/bq-command-line-tool?hl=ko bq 명령줄 도구 사용 | BigQuery | Google Cloud 의견 보내기 bq 명령줄 도구 사용 bq 명령줄 도구는 BigQuery용 Python 기반 명령줄 도구입니다. 이 페이지에는 bq 명령줄 도구 사용에 대한 일반적인 정보가 포함되어 있습니다. 모든 bq 명령어 및..

안녕하세요. BigQuery를 사용하다 보면 자주 접하는 Column이 있습니다. 바로 JSON으로 만들어진 Column입니다. 데이터의 형태가 계속해서 변하거나 항목들이 가변적으로 들어오는 경우 JSON 형태로 데이터를 넣어서 데이터를 적재하는 경우가 많습니다. 데이터를 JSON으로 저장할 경우 파싱 해서 데이터를 꺼내서 써야 하는 경우가 많은데요. 이러한 기능을 지원하는 함수를 소개하고자 합니다. 저도 이번에 처음으로 써봐서 아주 신기해서 글을 정리하려고 합니다. 💁‍♂️ 들어가며 ... 들어가기 앞서 여러 종류의 JSON 파싱 함수를 이 페이지에서 볼 수 있습니다. https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/json_function..

BigQuery는 Google에서도 강조하듯이 저장 비용이 매우 저렴합니다. BigQuery 가격 책정 확인 👇 https://cloud.google.com/bigquery/pricing.html?hl=ko#storage 가격 책정 | BigQuery | Google Cloud BigQuery 가격 책정 개요 BigQuery는 서버리스 데이터 분석 플랫폼입니다. BigQuery를 사용하기 위해 개별 인스턴스 또는 가상 머신을 프로비저닝할 필요가 없습니다. 대신 BigQuery는 필요에 따라 컴퓨팅 cloud.google.com 하지만 여기서 문제는 BigQuery의 검색(SELECT) 비용입니다. 저장소의 비용은 저렴하지만 SELECT의 경우 빈번하게 일어나기 때문에 이를 무분별하게 사용하면 자칫 많은 ..

기존에 링크드인에 공유한 포토폴리오 형식으로 제작 된 데이터 파이프라인 제작 관련 자료 입니다. 관련하여, 다운로드를 받으시려면 가장 아래에 첨부 파일을 확인해 주세요. 데이터 파이프라인 PDF

요즘 많은 분들이 SQL을 통해서 데이터를 조회하고 추출합니다. 예전에는 DBA 분들이 주로 SQL을 통해서 데이터를 조회하고 추출하였습니다. 하지만 이제는 데이터 분석가, 사업, 기획, 개발 많은 분야에서 다양한 분들이 SQL을 통해서 데이터를 조회 및 추출을 합니다. 이렇게 많은 분들이 사용하다 보니 비전문가가 많아서 성능을 고려하지 못하고 SQL을 쓰는 사례가 많아졌습니다. 이는 자칫 실서버 또는 분석용 서버에 무리를 주는 경우가 있어서 이러한 부분을 조금이라도 줄이기 위해서 글을 작성합니다. 이 글의 경우 mysql , google big query에서 테스트하였습니다. (2020 기준으로 회사에서 2개를 사용) 첫 번째, WHERE절의 좌변을 가공하지 마세요. 이게 무슨 말일까요? SQL의 기본..

여러 가지 형태의 데이터를 bigquery에 넣어서 볼 수 있습니다. 이번 포스트에서는 그중에 하나인 geojson을 bigquery에 업로드하는 방법을 정리하였습니다. 이미 몇몇 블로그에서 geojson 적재하는 방법을 소개하고 있는데요. 안 되는 부분이 많아서 제가 직접 정리하였습니다. 사용된 환경은 MAC입니다. 또한 추가적으로 Python3가 필요합니다. 우선 geojson을 다운로드합니다. ( geojson 샘플 다운로드 ) 아래와 같이 지정하고 Save 부분을 누르면 geojson으로 다운로드 가능합니다. 다운로드한 파일을 bigquery에 넣을 수 있도록 줄 바꿈 형태의 JSON 파일로 만들어야 합니다. 저 같은 경우 jq를 사용하였습니다. 1 brew install jq cs 간단하게 다운..

안녕하세요. big query에서 파티션 컬럼을 사용하여 불필요한 부분을 읽지 않고 데이터를 가져옴으로써 비용과 성능을 최적화하는 부분은 많은 분들이 알고 계실 듯합니다. 위와 같이 파티션 컬럼을 이용할 경우 많은 이점을 가질 수 있지만 그렇게 하지 못하는 경우가 존재할 수 있습니다. 만약에 테이블에 날짜 컬럼이 여러 가지인데, 사용하고자 하는 날짜 컬럼이 파티션 되지 않은 경우가 다음과 같은 경우입니다. big query에서는 일반 RDB처럼 여러 개의 인덱스(파티션 칼럼)를 제공하지 않습니다. 그렇기 때문에 1개의 파티션 칼럼을 통해서 성능을 향상해야 하는데요. 이 경우 매우 난감한 상황이 발생합니다. 기준으로 하는 날짜 컬럼으로 값을 가져올 경우 데이터가 맞지 않는데 성능, 비용 때문에 이를 써야 ..