Apache Spark는 일반 목적의 빠른 클러스터 컴퓨팅 프레임워크이자 다양한 데이터 처리 플랫폼을 기반으로 한 오픈 소스 기술입니다. 또한, 데이터 작업자가 스트리밍, 머신 러닝(ML) 및 SQL 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 개발 API를 제공합니다. 이 기술은 데이터 세트에 대한 반복적인 접근을 요구합니다.
Spark는 스트림 처리와 배치 처리를 수행할 수 있습니다. 맥락으로서, 스트림 처리는 데이터 스트리밍을 다루고, 배치 처리는 이전에 수집된 작업을 단일 배치로 처리하는 것을 의미합니다.
또한, 모든 빅 데이터 도구와 통합될 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, Spark는 어떤 Hadoop 데이터 소스에도 쉽게 접근할 수 있으며 어떤 Hadoop 클러스터에서도 실행될 수 있습니다. Spark는 Hadoop MapReduce를 다음 단계로 확장합니다. 여기에는 스트림 처리 및 반복 쿼리도 포함됩니다.
Spark 기술에 대한 또 다른 기본 믿음은 이것이 Hadoop의 확장이라는 것입니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. Spark는 자체 클러스터 관리 프레임워크를 가지고 있어 Hadoop과는 독립적입니다. Spark는 오직 저장 용도로만 Hadoop을 사용합니다. Spark는 메모리 모드에서 Hadoop보다 100배 빠르고, 디스크 모드에서는 10배 빠릅니다.
하나의 Spark 핵심 요소가 있음에도 불구하고, 이는 인메모리 클러스터 계산 능력을 가지고 있습니다. 또한, 애플리케이션의 처리 속도를 가속화합니다.
기본적으로 Spark는 사용자에게 고수준 API를 제공합니다. 예를 들어 Scala, Java, Python 및 R이 있습니다. 따라서 Spark는 Scala로 구성되어 있으며 Java, Scala, Python 및 R에서 풍부한 API를 제공합니다. 이는 Spark 애플리케이션을 실행하는 장치임을 의미합니다.
Apache Spark 프로그래밍 요소
이 기사에서는 Apache Spark 프로그래밍의 요소에 대해 이야기하겠습니다. Spark는 빠른 데이터 처리와 신속한 개발을 보장하며, 이는 그 요소 때문에 가능합니다. 이 모든 Spark 요소는 Hadoop MapReduce를 사용할 때 발생한 문제를 해결했습니다.
그러므로, 각 Spark 요소를 살펴보겠습니다.
Spark Core
Spark Core는 Spark 프로그래밍의 주요 요소입니다. 기본적으로 이는 Spark 소프트웨어의 성능 플랫폼을 제공하며 다양한 앱을 지원하기 위한 일반화된 플랫폼을 제공합니다.
Spark SQL
다음으로, 사용자가 SQL 또는 HQL 쿼리를 실행할 수 있도록 합니다. 여기서 Spark SQL을 사용하여 구조화된 및 반구조화된 데이터를 처리할 수 있습니다. 기존 환경에서 수정되지 않은 쿼리를 최대 100배 빠르게 실행할 수 있습니다.
Spark Streaming
일반적으로 모든 라이브 스트리밍에서 Spark Streaming은 강력하고 지능적인 데이터 분석 프로그램을 가능하게 합니다. 라이브 스트림도 Spark Core에서 실행되는 마이크로 배치로 변환됩니다.
Spark MLlib
MLlib 또는 Machine Learning Library는 효율성과 최첨단 알고리즘을 제공합니다. 또한 데이터 연구자에게 가장 뜨거운 선택지입니다. 인메모리 데이터 처리를 지원하기 때문에 반복적인 계산의 성능도 극적으로 향상시킵니다.
Spark GraphX
일반적으로, Spark GraphX는 그래프 데이터 처리를 중요한 수준에서 가능하게 하는 Spark 기반의 그래프 알고리즘 엔진입니다.
SparkR
기본적으로 R에서 Spark을 활용하기 위한 것입니다. 대용량 데이터셋을 탐색할 수 있도록 하는 R 번들이며 가벼운 프론트엔드를 제공합니다. 또한 R 쉘에서 직관적으로 작업을 실행할 수 있도록 합니다.
Apache Spark에서 RDD의 역할
Apache Spark의 중요한 기능은 RDD입니다. RDD 또는 resilient distributed dataset는 Spark 프로그래밍에서 데이터의 기본 구성 요소입니다. 기본적으로 클러스터 노드 간에 분산된 요소 모음이며 동등한 작업을 수행하며 변경 불가능한 특성을 가지고 있습니다. 기존의 Spark RDD를 변경하여 새로운 RDD를 생성할 수 있습니다.
Spark RDD 생성 방법
Apache Spark RDD를 생성하는 세 가지 중요한 방법이 있습니다:
- 병렬화 기술. 드라이버 응용 프로그램에서 병렬화된 방식을 호출하여 병렬화된 요소들을 생성할 수 있습니다.
- 외부 데이터 집합 기술. 텍스트 파일 전략을 적용하여 Spark RDD를 생성할 수 있습니다. 따라서 이 기술은 파일 URL을 가져와 줄의 집합으로 읽습니다.
- 기존 RDD 기술. 또한, 기존 RDD에 변환 절차를 적용하여 Spark 기술에서 새로운 RDD를 만들 수 있습니다.
Apache Spark의 기능 및 기능
Apache Spark의 몇 가지 기능이 있습니다:
고속 데이터 처리
Spark는 더 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다. 메모리에서는 약 100배 빠르고 디스크에서는 약 10배 빠릅니다. 그러나 이는 디스크에서의 읽기-쓰기 횟수를 줄이는 것으로만 가능합니다.
매우 동적
본질적으로, Spark에서는 80개의 고수준 연산자가 제공되므로 동등한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
인메모리 처리
높은 처리 속도는 인메모리 처리로 가능합니다. 이는 처리 속도를 향상시킵니다.
재사용성
Spark 코드를 일괄 처리에 재사용하거나 스트림과 연결하여 과거 데이터에 대해 실행할 수 있습니다. 또한, 스트림 수준에서 ad-hoc 명령을 실행합니다.
Spark 장애 지원
Spark는 내부 장애에 대응할 수 있습니다. Spark의 RDD의 핵심 추상화를 통해 가능합니다. 일괄 처리에서 장애가 발생하는 경우 Spark RDD가 생성됩니다. 따라서 데이터 손실이 제로로 감소됩니다.
실시간 데이터 스트리밍
Spark 프레임워크에서 실시간 스트림 처리를 수행할 수 있습니다. 본질적으로, Hadoop은 실시간 처리를 지원하지 않지만 이미 존재하는 데이터를 처리할 수 있습니다. 이후에는 Spark Streaming을 통해 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.
자연스럽게 게으름
Spark RDD에서 수행하는 모든 변경 사항은 게으르게 처리됩니다. 즉, 결과를 즉시 제공하지 않습니다. 대신 현재 RDD로부터 다른 RDD가 구성됩니다. 이러한 방식으로 시스템의 효율성이 향상됩니다.
여러 기술 지원
Spark는 R, Java, Python, Scala 등 여러 언어를 지원합니다. 따라서 동적입니다. 게다가 Hadoop의 제한을 극복하기 위해 Java로 앱을 작성할 수도 있습니다.
Hadoop과의 통합
이미 Spark가 유연하다는 것을 알기 때문에 독립적으로 실행되며 Hadoop YARN 클러스터 관리자에서도 실행됩니다. 실제로 기존 Hadoop 데이터를 읽을 수도 있습니다.
Spark의 GraphX
그래프 또는 병렬 계산에 대한 Spark의 기능으로, GraphX라는 강력한 도구가 있습니다. 일반적으로 그래프 빌더와 알고리즘의 다양한 모음으로 그래프 분석 작업을 간단하게 만듭니다.
신뢰성 있고 비용 효율적
Hadoop과 같은 대규모 데이터 문제의 경우 복제 중에 많은 저장 공간과 거대한 데이터 공간이 필요합니다. 따라서 Spark 프로그래밍은 경제적인 솔루션이 됩니다.
Apache Spark 사용의 장점
아파치 스파크는 대용량 데이터의 정의를 재구성했습니다. 게다가, 이는 대용량 데이터 시장을 재구성하는 매우 활발한 대용량 데이터 장치입니다. 이 오픈 소스 플랫폼은 다른 독점적인 솔루션보다 더 매력적인 혜택을 제공합니다. 스파크의 독특한 혜택은 그것을 매우 매력적인 대용량 데이터 프레임워크로 만듭니다.
스파크는 전 세계의 대용량 데이터 기반 비즈니스에 기여할 수 있는 엄청난 혜택을 가지고 있습니다. 이러한 혜택 중 일부를 살펴보겠습니다.
속도
대용량 데이터를 다룰 때, 처리 속도는 항상 매우 중요합니다. 스파크는 그 속도로 인해 데이터 과학자들에게 매우 익숙합니다. 스파크는 한 번에 8000노드 이상의 클러스터 데이터를 다룰 수 있습니다.
사용 편의성
스파크는 거대한 데이터셋에서 실행하기 위한 쉬운 API를 제공합니다. 더불어, 병렬 애플리케이션 개발을 간단하게 만들어주는 80개 이상의 고급 연산자를 제공합니다.
고수준 분석
스파크는 ‘MAP’ 또는 ‘reduce’를 수행하는 것뿐만 아니라 기계 학습, 데이터 스트리밍, 그래프 알고리즘, SQL 쿼리 등을 지원합니다.
동적 성격
스파크를 사용하면 간단히 병렬 앱을 만들 수 있습니다. 스파크는 80개 이상의 고급 연산자를 제공합니다.
다국어 지원
스파크 프레임워크는 Java, Python, Scala 등 다양한 언어로 코딩을 지원합니다.
강력함
스파크는 낮은 지연 인메모리 데이터 처리 능력을 가지고 있어 다양한 분석 테스트를 다룰 수 있습니다. 또한 기계 학습(ML)을 포함한 그래프 분석 알고리즘을 위한 잘 구축된 라이브러리를 보유하고 있습니다.
빅 데이터에 대한 확장된 액세스
Spark 프레임워크는 빅 데이터 및 개발에 대한 다양한 가능성을 열어주고 있습니다. 최근 IBM이 주최한 조사에 따르면, 100만 명 이상의 데이터 기술자와 데이터 과학자에게 Spark를 가르칠 것이라고 밝혔습니다.
아파치 스파크 개발자에 대한 수요
Spark는 여러 가지 방법으로 귀하와 귀하의 비즈니스에 도움을 줄 수 있습니다. Spark 엔지니어들은 조직에서 매우 많이 요구되며 전문가를 고용하기 위해 유연한 근무 시간과 매력적인 혜택을 제공합니다. PayScale에 따르면, Spark 작업을 하는 데이터 엔지니어의 평균 임금은 100,362달러입니다.
오픈 소스 기술
Spark의 가장 유용한 점은 그 뒤에 큰 오픈 소스 기술이 있다는 것입니다.
이제, Spark의 사용 사례에 대해 이해해 봅시다. 이는 Spark의 용도에 대한 더 유용한 통찰력을 제공할 것입니다.
아파치 스파크 사용 사례
아파치 스파크에는 다양한 비즈니스 중심의 사용 사례가 있습니다. 자세히 알아보겠습니다:
금융
다수 은행이 Spark를 활용하고 있습니다. 기본적으로 은행 산업에서 소셜 미디어 프로필, 이메일, 포럼, 통화 녹취 등 많은 매개 변수에 액세스하고 식별할 수 있도록 합니다. 따라서 몇 가지 영역에 대한 올바른 결정을 내리는 데도 도움이 됩니다.
전자 상거래
본질적으로 실시간 거래에 대한 데이터를 지원합니다. 또한 이러한 데이터는 스트림 클러스터링 알고리즘에 전달됩니다.
미디어 및 엔터테인먼트
우리는 Spark를 사용하여 디자인을 실시간 인게임 상황과 구별합니다. 또한 가치 있는 비즈니스 기회를 포착하고 대응하는 것을 가능하게 합니다.
여행
일반적으로, 여행 기업들은 지속적으로 Spark를 활용하고 있습니다. 또한 맞춤형 추천을 증가시킴으로써 고객이 이상적인 여행을 계획할 수 있도록 도와줍니다.
결론
지금까지 Apache Spark의 모든 요소를 살펴보았습니다. Apache Spark 프로그래밍이 무엇이고 그 정의, 역사, 필요성, 요소, RDD, 특징, 스트리밍, 제한 사항 및 사용 사례까지입니다.
Source:
https://dzone.com/articles/apache-spark-all-you-need-to-know