아파치 스파크

아파치 스파크(Apache Spark)는 분산 데이터 처리 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 스파크는 빠른 계산 성능과 유연한 API를 제공하며, 다양한 데이터 처리 작업을 처리할 수 있다. 주로 클러스터 환경에서 실행되며, 메모리 내 연산을 통해 속도 향상을 이끌어낸다. 스파크는 Hadoop과 비교하여 훨씬 빠른 속도를 자랑하며, 대규모 데이터 처리 및 실시간 스트리밍 처리에 적합하다.

• UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리
• 공개 소프트웨어로, 창시자가 설립한 데이터브릭스에서 주로 개발

1 주요 특징

• 속도: 메모리 내 연산을 기반으로 하기 때문에 디스크 기반 연산보다 빠른 속도를 제공한다.
• 유연성: RDD, DataFrame, Dataset, MLlib, Spark Streaming 등 다양한 데이터 처리 방식을 제공한다.
• 확장성: 수천 개의 노드를 지원하여 대규모 클러스터 환경에서 실행될 수 있다.
• 간편한 API: Java, Scala, Python, R 등 여러 언어로 사용 가능한 API를 제공하여 다양한 환경에서 활용할 수 있다.

2 아파치 스파크 주요 모듈

스파크는 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 각 요소는 특정 작업에 최적화되어 있다. 주요 구성 요소는 다음과 같다.

2.1 Spark Core

Spark Core는 스파크의 기본 구성 요소로, 클러스터 관리, 스케줄링, 메모리 관리 및 데이터 배포 등을 담당한다. 이 핵심 구성 요소는 스파크 애플리케이션의 실행에 필요한 모든 기본적인 기능을 제공한다.

2.2 Spark SQL

Spark SQL은 관계형 데이터 처리와 쿼리를 지원하는 모듈로, SQL 쿼리, HiveQL, Parquet와 같은 데이터 파일 형식을 처리할 수 있다. 이 모듈을 통해 SQL 쿼리를 실행하여 RDD나 DataFrame으로 데이터를 변환할 수 있다.

2.3 Spark Streaming

Spark Streaming은 실시간 데이터 스트리밍 처리를 지원하는 모듈이다. 이 모듈은 실시간으로 데이터를 처리하고, 스트리밍 데이터를 RDD 형식으로 변환하여 처리할 수 있다. 또한, 배치 처리와 실시간 처리를 결합하여 사용할 수 있다. Spark Streaming은 실시간 애플리케이션을 구현할 때 유용하다.

2.4 MLlib

MLlib은 스파크에서 제공하는 기계 학습 라이브러리로, 분산 환경에서 다양한 기계 학습 알고리즘을 실행할 수 있다. 분산 환경에서 효율적으로 학습 모델을 훈련하고, 예측할 수 있는 기능을 제공한다. 이 모듈은 분산 환경에서 기계 학습을 수행할 수 있는 고성능 라이브러리이다.

2.5 GraphX

GraphX는 그래프 처리에 특화된 모듈로, 대규모 그래프 데이터를 처리하는 데 사용된다. 그래프 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘을 제공하며, 분산 환경에서 효율적으로 실행된다.

3 아파치 스파크 실행 모델

스파크는 RDD(Resilient Distributed Dataset)와 DataFrame이라는 두 가지 기본적인 데이터 모델을 사용하여 데이터를 처리한다.

3.1 RDD (Resilient Distributed Dataset)

RDD는 스파크의 핵심 데이터 구조로, 분산 환경에서 데이터를 처리할 때 사용된다. RDD는 데이터를 파티션으로 나누어 여러 노드에서 병렬로 처리하며, 결함 허용성과 분산 처리가 가능한 특성을 지닌다. RDD는 불변(immutable) 데이터를 다루며, 데이터셋에 대한 다양한 변환 연산(map, filter 등)을 지원한다.

3.2 DataFrame

DataFrame은 구조화된 데이터를 다루는 고수준의 데이터 모델로, SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 처리할 수 있다. DataFrame은 RDD의 확장된 형태로, 스파크 SQL과 긴밀히 연동되어 다양한 데이터 소스와 연동할 수 있다. DataFrame은 SQL-like API를 제공하며, 내부적으로 Catalyst 최적화 엔진을 통해 성능을 개선한다.

4 스파크 클러스터의 구성 요소

스파크 클러스터는 여러 가지 중요한 구성 요소로 이루어져 있다. 각 구성 요소는 데이터 처리, 작업 실행 및 리소스 관리를 담당한다.

4.1 드라이버(Driver)

드라이버는 스파크 애플리케이션의 주요 컨트롤러 역할을 한다. 애플리케이션의 실행 계획을 생성하고, 클러스터의 여러 워커 노드에게 작업을 할당한다. 또한, 애플리케이션 실행의 상태를 추적하고 결과를 반환한다.

4.2 워커(Worker)

워커 노드는 실제로 계산 작업을 수행하는 노드이다. 워커는 스파크 클러스터 내에서 실행되는 각 작업을 처리하고, 데이터를 파티셔닝하여 병렬로 작업을 수행한다.

4.3 실행자(Executor)

실행자는 워커 노드에서 실행되는 스파크 프로세스로, 실제 데이터 처리 및 연산을 담당한다. 각 실행자는 해당 파티션에서 데이터를 처리하고, 결과를 반환하는 역할을 한다.

4.4 클러스터 관리자(Cluster Manager)

클러스터 관리자는 스파크 클러스터의 리소스를 관리하고, 스파크 애플리케이션이 클러스터 내에서 실행될 수 있도록 리소스를 할당한다. 스파크는 여러 종류의 클러스터 관리자를 지원하며, 가장 일반적인 관리자는 YARN, Mesos, Kubernetes 등이 있다.

5 사용 사례

스파크는 다양한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 몇 가지 주요 사용 사례는 다음과 같다:

• 배치 처리: 대규모 데이터를 일정 시간 간격으로 처리하는 작업에서 사용된다. 예를 들어, 데이터 웨어하우징, ETL(Extract, Transform, Load) 처리 등에 활용된다.
• 실시간 스트리밍 처리: 실시간으로 데이터를 수집하고 처리하는 작업에서 사용된다. 예를 들어, 로그 분석, 소셜 미디어 분석, 센서 데이터 처리 등에 활용된다.
• 기계 학습: MLlib을 사용하여 분산 환경에서 기계 학습 모델을 훈련하고 예측하는 데 사용된다. 예를 들어, 예측 모델링, 군집화, 분류 등의 작업에서 사용된다.
• 그래프 처리: GraphX를 사용하여 대규모 그래프 데이터를 분석하는 작업에서 사용된다. 예를 들어, 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템 등에 활용된다.

6 설치 및 실행

스파크는 여러 가지 방법으로 설치하고 실행할 수 있다. 가장 일반적인 방법은 Hadoop과 함께 클러스터 환경에서 실행하는 방법과, 로컬 환경에서 실행하는 방법이다.

• 로컬 모드: 로컬 모드는 스파크를 단일 머신에서 실행하는 모드로, 개발 및 테스트에 적합하다.
• 클러스터 모드: 클러스터 모드는 스파크를 여러 노드에서 실행하는 모드로, 대규모 데이터 처리에 적합하다. 클러스터 모드는 YARN, Mesos, Kubernetes 등의 클러스터 매니저를 사용하여 실행할 수 있다.

7 같이 보기

• RDD (Resilient Distributed Dataset)
• Spark SQL
• Spark Streaming
• MLlib
• GraphX

8 참고 문헌

• Zaharia, Matei, et al. "Spark: Cluster Computing with Working Sets." USENIX, 2010.
• Chambers, Bill, and Zaharia, Matei. "Spark: The Definitive Guide." O'Reilly Media, 2018.