스파크

Spark

• UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리
• 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템

등장 배경

• 기존 디스크 입출력에 대한 지연 시간 개선
• 반복적인 작업이나 실시간 처리를 위해 빠른 처리 필요

구조 및 구성 요소

• SQL: 정형화된 SQL 지원
• Streaming: 데이터 스트림을 세그먼트로 나눈 후 각각을 스파크 엔진으로 처리
• MLlib: 회귀, SVM, 의사 결정 나무, 랜덤 포레스트 등 머신러닝 라이브러리 제공
• GraphX: 페이지 랭크, 레이블 전파, 삼각 계수 등 그래프 알고리즘 지원
• Core: 분산 처리, 스케줄링, API 인터페이스 지원
• 작업 처리 레이어: 스파크만으로 처리할 수도 있고, 하둡 Yarn, Mesos 등과 연계 가능

참조 문헌

• 빅데이터 051 인메모리 데이터 처리 기반 SW의 등장(구자환 교수님)