python을 이용하여 google cloud storage에서 파일을 다운로드 받을때 다음과 같이 오류가 발생하는 경우가 있습니다. python의 코드를 이용하여 실행하였는데, Google 공식 사이트에 안내된 스크립트를 이용하였는데, 오류가 발생합니다. URL : cloud.google.com/storage/docs/downloading-objects?hl=ko#code-samples 객체 다운로드 | Cloud Storage | Google Cloud 이 페이지에서는 Cloud Storage 버킷에서 객체를 다운로드하는 방법을 설명합니다. 객체에 대한 개요는 핵심 용어를 참조하세요. 참고: 객체에 고객 제공 암호화 키를 사용하는 경우 고객 제공 암호 cloud.google.com 아래의 코드를 그대..

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 ..

안녕하세요. 이번에 회사에서 Google Cloud Platform에 있는 dataproc을 사용 하였습니다. 이런 저런 글을 보고 pyspark를 이용하여 실행하였지만 여러가지 문제가 많았으며 혼자서 많은 시행착오를 겪고 이러한 것을 조금이나마 줄이고자 글을 올립니다. 기준은 pyspark 입니다. 제가 개발자가 아니라서 코딩에 익숙하지 않고 python 또한 잘 하는 편이 아니므로, 코드는 매우 단순합니다. 우선 처음에 만드는 과정부터 순서데로 진행 하겠습니다. 1. Dataproc 생성 Google Cloud Platform( 이하 GCP)에서 Dataproc 메뉴를 선택 합니다. 처음에 동의 또는 시작하기 같은 안내 말이 나옵니다. (가장 초기에) 동의 또는 시작하기를 눌러서 시작한 뒤에 클러스터..