728x90 SchemaValidation1 [PYTHON] ETL 파이프라인 Pydantic 데이터 스키마 강제와 오버헤드 해결을 위한 7가지 최적화 방법 데이터 엔지니어링의 핵심인 ETL(Extract, Transform, Load) 과정에서 가장 빈번하게 발생하는 문제는 '데이터 오염'입니다. 소스 시스템에서 예상치 못한 Null 값이 들어오거나, 숫자가 문자열로 변환되어 들어오는 경우 파이프라인 전체가 중단되거나 잘못된 결과가 적재될 수 있습니다. 파이썬 생태계에서 이러한 문제를 우아하게 해결하는 도구가 바로 Pydantic입니다. 하지만 Pydantic은 런타임에 강력한 유효성 검사를 수행하기 때문에 대용량 데이터를 처리하는 ETL 과정에서 무거운 런타임 오버헤드를 유발할 수 있습니다. 본 글에서는 전문가 수준의 스키마 강제 전략과 성능 저하를 해결하기 위한 기술적 대안을 심층적으로 다룹니다.1. Pydantic을 이용한 스키마 강제의 필요성전통적인.. 2026. 4. 27. 이전 1 다음 728x90
