아파치 스파크 RDD groupByKey

아파치 스파크 groupByKey는 RDD에서 키별로 값을 그룹화하는 연산이다. 이 연산은 주로 키-값 쌍으로 이루어진 데이터를 다룰 때 사용되며, 각 키에 대해 해당하는 값을 그룹으로 묶어서 처리할 수 있다. groupByKey는 키-값 쌍을 기반으로 데이터 집합을 분류하고, 이후의 연산에서 각 키에 대해 그룹화된 데이터를 활용할 수 있도록 한다.

개요

groupByKey는 RDD에서 특정 키를 기준으로 값을 그룹화하여, 각 키에 해당하는 모든 값을 하나의 집합으로 묶는다. 이 연산은 주로 데이터 집합을 특정 키별로 분류하거나, 이후에 각 키별로 집계나 변환을 적용할 때 유용하게 사용된다.

groupByKey는 데이터 셔플을 발생시키므로, 성능 면에서는 다른 집계 연산보다 비효율적일 수 있다. 따라서 가능한 한 다른 연산인 reduceByKey나 aggregateByKey를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있다.

사용법

groupByKey는 주로 RDD에서 사용되며, 키-값 쌍으로 이루어진 데이터를 처리할 때 각 키별로 값을 그룹화한다. 이 연산을 통해 각 키에 대해 해당하는 모든 값을 집합으로 모을 수 있다.

예시 1: RDD에서 groupByKey 사용

아래 예시에서는 groupByKey를 사용하여 각 키에 해당하는 값을 그룹화하는 방법을 보여준다.

val sc = new SparkContext("local", "GroupByKey Example")

// 키-값 쌍으로 구성된 RDD
val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4)))

// groupByKey 사용: 각 키에 대해 값을 그룹화
val groupedRdd = rdd.groupByKey()

groupedRdd.collect().foreach(println)  // 출력: (a, [1, 3]), (b, [2, 4])

이 예제에서는 "a"와 "b" 키에 대해 해당하는 값을 각각 그룹화하였다.

예시 2: groupByKey와 map 사용

groupByKey는 각 키에 대해 그룹화된 값을 포함하는 이터러블 객체를 반환한다. 이 이터러블 객체에 대해 추가적인 변환 작업을 수행할 수도 있다.

val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4)))

// groupByKey 사용 후, 각 그룹의 합을 계산
val groupedRdd = rdd.groupByKey().mapValues(values => values.sum)

groupedRdd.collect().foreach(println)  // 출력: (a, 4), (b, 6)

위 예제에서는 groupByKey로 값을 그룹화한 후, 각 키에 대해 해당 값들의 합계를 계산하였다.

groupByKey의 장점과 한계

• 장점
  • 간단하게 키별로 값을 그룹화할 수 있다.
  • 데이터가 키별로 나누어져 후속 작업을 병렬 처리하기 쉬워진다.
• 한계
  • 셔플 연산이 발생하므로 성능이 저하될 수 있다.
  • 많은 데이터를 그룹화할 때 메모리 사용량이 증가할 수 있다.
  • 대규모 데이터셋에 대해서는 비효율적일 수 있어 reduceByKey나 aggregateByKey를 대신 사용할 수 있다.

응용

groupByKey는 데이터 집합을 키별로 분류하고, 이후 작업에서 각 그룹에 대해 집계나 변환을 수행하는 데 유용하다. 주로 키-값 쌍으로 이루어진 데이터를 다룰 때 사용된다.

• 데이터 집계
  • 각 키별로 데이터를 집계하거나 합산할 때 사용된다.
• 클러스터링 작업
  • 데이터가 이미 키별로 그룹화되어 있을 때 추가적인 처리나 분석을 수행할 수 있다.
• 데이터 변환
  • 각 그룹에 대해 변환 작업을 적용하여 새로운 데이터를 생성할 수 있다.

같이 보기

• 아파치 스파크
• RDD(Resilient Distributed Dataset)
• reduceByKey
• map

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.