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안녕하세요 JP님,

일단 executemany같은 경우 PythonOperator를 사용하시고 psycopg2를 이용하시면 될 듯 힙니다. 대충 코드를 만들어 보자면 ...

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
import psycopg2

def batch_insert_to_postgres():
    conn = psycopg2.connect("dbname=your_db user=your_user password=your_password")
    cur = conn.cursor()

    query = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
    data = [(1, 'abc'), (2, 'def'), (3, 'ghi')]

    cur.executemany(query, data)

    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 12, 12),
    # other default args
}

dag = DAG('postgres_batch_insert', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

insert_task = PythonOperator(
    task_id='insert_to_postgres',
    python_callable=batch_insert_to_postgres,
    dag=dag,
)

insert_task

하지만 데이터가 엄청나게 많은 데이터 같은 경우(Billion level), 저 같은 경우는 대부분 Spark를 사용해서 로딩을 합니다. 개인용 프로젝트로는 위의 코드처럼 하시면 충분 하실 듯 합니다.