Spark 맛보기 - 4. RDD, DataFrame, DataSet API2023년 11월 12일26분RDD(Resilient Distributed Dataset)는 Apache Spark의 핵심 개념으로, 분산 환경에서 병렬로 처리될 수 있는 불변의 데이터 컬렉션이다. RDD는 불변성, 탄력성, 분산 처리의 특징을 가지며, transformation과 action을 통해 작업을 수행한다. RDD는 Spark의 초기 데이터 추상화 모델이며, DataFrame과 Dataset과 같은 고수준의 추상화가 도입되었다. RDD의 주요 문제로는 사용자가 연산 함수 안에서 무엇을 하는지 스파크가 알 수 없었고, 데이터 압축 기술을 적용하기 어려웠다. Spark의 구조 확립을 위해 일상적인 패턴을 사용하여 연산을 표현하고, 지원 언어에서의 API 사용이 가능해졌다. 스파크의 핵심 장점과 이득구조를 갖추면 더 나은 성능과 공간 효율성을 얻을 수 있다. Spark DataFrame은 이름 있는 컬럼과 스키마를 가진 분산 인메모리 테이블의 역할을 하며, 스파크의 기본 데이터 타입과 정형화 타입을 지원한다. 스키마와 데이터 프레임을 미리 정의하는 것은 스파크의 성능과 비용을 개선하는데 도움이 된다.
Spark 맛보기 - 3. transformation, action, lazy evaluation2023년 11월 5일5분Spark의 RDD는 불변성을 가지고 있으며, 변경이 필요할 때는 새로운 RDD를 생성하는 transformation 과정을 거칩니다. transformation은 lazy evaluation으로 실행 계획을 최적화하고, narrow transformation은 하나의 입력 파티션을 연산하여 하나의 결과 파티션을 내놓으며, wide transformation은 다른 파티션의 데이터를 읽어 들여서 합치고 디스크에 쓰는 등의 작업을 합니다. action은 모든 transformation의 평가를 발동시키며, show(), take(), count(), collect(), save()와 같은 연산을 수행합니다. Lazy Evaluation은 쿼리 최적화와 데이터 내구성을 제공하며, 효율성, 최적화, 고비용 연산의 최소화를 특징으로 합니다.
Spark 맛보기 - 2. 스파크 애플리케이션 개념2023년 10월 22일2분스파크 애플리케이션은 스파크 드라이버 프로그램과 클러스터의 실행기로 구성되며, SparkSession 객체를 통해 스파크 연산을 수행하는 API를 사용하여 프로그래밍할 수 있습니다. 스파크 애플리케이션은 여러 개의 job으로 변환되고, 각 job은 DAG로 변환되어 실행 계획이 됩니다. 연산은 여러 스테이지로 나뉘며, 각각의 스테이지는 최소 실행 단위인 스파크 task로 구성됩니다. SparkContext는 Spark 애플리케이션의 진입점이며, SparkSession은 SparkContext, SQLContext, HiveContext 등을 통합한 단일 진입점입니다.
Spark 맛보기 - 1. Spark란?2023년 10월 21일6분Apache Spark는 대규모 분산 데이터 처리를 위해 설계된 통합형 엔진으로, 속도, 사용 편의성, 모듈성, 확장성이라는 핵심 특성을 가지고 있다. Spark는 메모리 저장소를 지원하여 MapReduce보다 훨씬 빠르게 동작하며, MLlib, Spark SQL, Spark Streaming, GraphX 등의 라이브러리를 포함하고 있다. Spark는 스파크 코어를 중심으로 다양한 컴포넌트들이 함께 동작하며, 분산 아키텍처를 통해 데이터를 처리하고 분석하는 통합 엔진으로 사용된다.
