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2026년 4월 15일
데이터 플랫폼의 현대 — Lakehouse·Iceberg·dbt·Airflow·Dagster·Flink·DuckDB·ClickHouse·Snowflake·Databricks 심층 가이드 (2025)
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Hadoop의 무덤 위에 선 2025년 데이터 스택. Lakehouse·Iceberg/Delta/Hudi·dbt/SQLMesh·Airflow vs Dagster vs Prefect·Flink vs Spark Streaming·DuckDB·ClickHouse·Snowflake vs Databricks vs BigQuery·Semantic Layer·Data Contracts·Feature Store·AI 임베딩 파이프라인까지 — 데이터 스택 전부.
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2026년 4월 15일
DuckDB Internals Deep Dive — 임베디드 OLAP, 벡터화 실행, Morsel-Driven 병렬, Storage Format 완전 정복 (2025)
duckdb olap database columnar vectorization analytics embedded systems
Pandas를 대체하고 ClickHouse를 임베디드로 가져온 분석 엔진, DuckDB. 이 글은 DuckDB의 내부를 처음부터 해부합니다. Mark Raasveldt와 Hannes Mühleisen의 2018년 CWI 프로젝트부터 2024년 1.0 릴리스까지의 여정, 단일 파일 단일 프로세스 설계, 컬럼나 저장 + Vector(1024 행 chunk), HyPer 스타일 Morsel-Driven 병렬 실행, 쿼리 최적화기와 cost-based join order, DuckDB Storage Format과 compression, Python/R/WASM/Node 바인딩, Parquet/Arrow 네이티브 통합, Polars와의 관계, Pandas 대체 워크플로우, 그리고 MotherDuck 클라우드 확장까지 — 임베디드 OLAP 엔진의 결정판을 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 4월 15일
OLAP 엔진 2025 비교 가이드: DuckDB·ClickHouse·Snowflake·StarRocks·Pinot·Druid·Trino, 벤치마크 함정, 엔진 배치 (2025)
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Season 5 Ep 3. 하나의 엔진이 모든 OLAP을 커버하지 않는다. DuckDB는 단일 노드의 혁명을, ClickHouse는 실시간 OLAP을, Snowflake·BigQuery는 관리형 편리함을, StarRocks·Doris·Pinot·Druid는 실시간 MPP를, Trino는 연합 쿼리를 맡는다. 각 엔진의 강약점, 벤치마크의 함정, 적재적소 배치 패턴, 한국 기업 선택 가이드까지.
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2026년 3월 15일
DuckDB 인메모리 분석 엔진 실전 가이드: OLAP 워크로드를 로컬에서 처리하기
database duckdb olap analytics in-memory data-engineering 2026-03 2026-03-15
DuckDB의 벡터화 실행 엔진과 컬럼 기반 아키텍처를 깊이 분석하고, Python/Node.js 통합, Parquet/CSV 직접 쿼리, S3 원격 데이터 소스 연동, 메모리 관리 전략과 실패 복구까지 실전 운영 중심으로 다룹니다.
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2026년 3월 8일
DuckDB 분석 엔진 실전 가이드: 로컬 OLAP부터 데이터 레이크 통합까지
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DuckDB의 아키텍처와 벡터화 실행 엔진을 분석하고, Parquet·CSV·JSON 데이터 소스 통합, Python/SQL 활용법, ClickHouse·BigQuery 대비 벤치마크, 프로덕션 운영 패턴을 실전 코드와 함께 다룹니다.

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