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Pipeline Builder로 항공편 경고 배치 파이프라인 만들기

이 예제는 원시 항공편 경고에 상태와 우선순위의 설명 값을 결합하여 Flight Alerts data 데이터셋을 만드는 배치 파이프라인입니다. 승객 데이터 정리도 별도 경로에서 연습합니다. 결과는 Contour나 Code Workbook 같은 분석 도구에서 사용할 수 있습니다.

예제 이름의 데이터셋이 있는 프로젝트를 사용하거나 같은 열 구조의 입력을 준비합니다. 처음에는 세 입력을 추가하고, 두 번째 조인을 만들 때 우선순위 매핑 입력을 추가합니다.

입력예제에서 사용하는 열
passengers_preprocessed날짜 문자열 dob, 상태 문자열 flyer_status
flight_alerts_rawflight_date, category, 정수 코드 status와 priority; 경고 이름과 항공편 식별 정보 등의 나머지 열도 출력에 유지합니다.
status_mapping_raw정수 코드 value, 설명 문자열 mapped_value
priority_mapping_raw정수 코드 value, 설명 문자열 mapped_value

승객 정리 경로는 이 예제의 최종 경고 출력에 연결하지 않습니다. 최종 출력은 항공편 경고와 두 매핑 테이블을 결합한 결과입니다.

파이프라인 생성

  1. 왼쪽 탐색의 Applications에서 Pipeline Builder를 찾아 엽니다.
  2. New pipeline에서 Batch pipeline을 선택하고 Select batch compute는 Standard로 지정합니다.
  3. 프로젝트 안의 저장 위치를 선택합니다. 개인 폴더에는 파이프라인을 저장할 수 없습니다.
  4. Create pipeline을 선택합니다.

스트리밍 생성 기능은 모든 Foundry 환경에 제공되는 것은 아닙니다. 이 예제는 Standard 배치를 사용합니다.

입력 데이터셋 추가

Add datasets에서 Foundry의 데이터셋을 선택합니다. 각 항목의 + 또는 Add to Selection을 사용하여 passengers_preprocessed, flight_alerts_raw, status_mapping_raw를 고른 뒤 Add datasets로 추가합니다. 로컬 파일을 그래프에 끌어다 놓아 입력으로 사용하는 방법도 있습니다.

승객 데이터 정리

날짜 열 추가

passengers_preprocessed 노드를 선택하고 Transform을 연 뒤 Cast를 검색합니다.

필드설정
Expressiondob
TypeDate
FormatMM/dd/yy
출력 열새 열 dob_date

Format은 입력 문자열을 해석하는 형식입니다. 날짜 값을 이 모양의 문자열로 저장하는 설정은 아닙니다. 월은 대문자 MM으로 지정합니다. Apply를 선택하여 dob_date를 추가합니다.

상태 값의 대소문자 정리

Title case를 검색하고 Expression에 flyer_status를 선택한 뒤 Apply를 누릅니다. 변환 경로 이름은 Passengers_Clean으로 정하고 Back to graph로 돌아옵니다.

항공편 경고 정리

flight_alerts_raw에서 Transform을 열고 Cast를 추가합니다. Expression은 flight_date, Type은 Date, 입력 Format은 MM/dd/yy로 설정하고 적용합니다.

이어서 Clean string을 추가하고 category를 선택합니다. 다음 세 동작을 모두 켭니다.

  • 빈 문자열을 null로 바꿉니다.
  • 연속된 여러 공백 문자를 하나의 공백으로 줄입니다.
  • 문자열 앞과 뒤의 공백을 제거합니다.

예를 들어 delay 뒤에 여러 공백이 붙은 값은 delay로 정리됩니다. Apply를 선택하고 경로 이름을 Flight Alerts - Clean으로 바꾼 뒤 그래프로 돌아옵니다.

상태 매핑 정리

status_mapping_raw에서 Transform을 열고 Search transforms and columns...에서 mapped_value를 선택합니다. 같은 검색 필드에서 Clean string을 고르고 앞의 세 정리 동작을 모두 적용합니다.

경로 이름을 Status Mapping - Clean으로 정하고 Back to graph로 돌아옵니다.

상태 설명 결합

  1. 왼쪽 입력으로 Flight Alerts - Clean을 선택하고 Join을 누릅니다.
  2. 오른쪽 입력으로 Status Mapping - Clean을 선택하고 Start를 누릅니다.
  3. Join type을 Left join으로 설정합니다.
  4. Match condition을 왼쪽 status와 오른쪽 value가 같다는 조건으로 정합니다.
  5. Show advanced를 열고 오른쪽 입력의 Prefix를 status로 설정합니다.
  6. Apply를 누르고 아래 Preview에서 결과를 확인합니다.
  7. 이름을 Join Status로 정하고 그래프로 돌아옵니다.

오른쪽의 mapped_value와 value는 status_mapped_value, status_value로 구분됩니다. Left join은 대응하는 상태 설명이 없어도 왼쪽 경고 행을 유지합니다.

Layout으로 노드를 자동 정렬하거나 직접 끌어서 관련 노드를 가까이 배치할 수 있습니다.

우선순위 설명 결합

Add datasets로 priority_mapping_raw를 추가합니다. 왼쪽은 Join Status, 오른쪽은 priority_mapping_raw로 선택하여 두 번째 조인을 시작합니다.

필드설정
Join typeLeft join
왼쪽 일치 열priority
오른쪽 일치 열value
오른쪽 Prefixpriority
조인 이름Join (2)

설정을 적용하고 미리보기를 확인합니다. 오른쪽 열에는 priority_value, priority_mapped_value 접두사가 적용됩니다. Back to graph로 돌아오면 두 조인이 이어진 경로를 확인할 수 있습니다.

출력 데이터셋과 빌드

오른쪽 Pipeline outputs에서 이름을 Flight Alerts data로 정하고 Add dataset output을 선택합니다. Join (2) 오른쪽의 원형 연결점을 출력에 연결합니다. Use input schema를 선택하고 이 예제에서는 모든 열을 유지합니다.

출력은 경고의 원래 열과 status_mapped_value, status_value, priority_value, priority_mapped_value를 포함합니다. 승객 정리 경로의 dob_date는 이 출력에 연결하지 않았으므로 포함되지 않습니다.

Deploy에서 Save and deploy를 선택합니다. 배포 알림의 View로 Build progress를 열고 출력 빌드가 끝나는지 확인합니다.

출력이 준비되면 Actions > Open에서 데이터셋을 열어 결과를 확인하고 분석 도구에서 사용할 수 있습니다.

다른 입력과 실행 방식으로 확장

만들려는 파이프라인필요한 추가 구성
SQL 저장소 배치로컬 Titanic CSV, 코드 브랜치, PR 검토와 운영 빌드를 사용합니다.
미디어 집합과 객체 출력PDF 추출 방식을 정하고 결과를 온톨로지에 매핑합니다.
Python 미디어 변환미디어 항목을 읽고 목록화하거나 PDF 첫 페이지를 PNG로 저장합니다.
증분 필터추가 전용 입력과 재생 범위를 구분합니다.
센서 스트리밍인증한 발행 요청으로 레코드를 보내고 상시 변환을 배포합니다.
Faster 실행개별 표현식의 지원 모드와 전체 구성의 호환성을 확인하고 실행 방식을 전환합니다.
외부 엔진 실행같은 소스의 가상 테이블과 외부 연산 프로필을 사용합니다.