Apache Spark는 대용량 데이터 처리와 분석을 위한 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 메모리 기반 연산을 지원하며, 배치(batch) 및 실시간 스트리밍(streaming) 처리 모두 가능합니다.
1. Apache Spark의 특징
① 빠른 속도
- 메모리 내 연산(In-Memory Processing): 데이터를 디스크에 저장하지 않고 메모리에서 직접 처리하여 Hadoop MapReduce보다 훨씬 빠름.
- RDD(Resilient Distributed Dataset): Spark의 핵심 데이터 구조로, 데이터를 클러스터의 여러 노드에 자동으로 분산 및 복구 가능.
② 다양한 처리 방식 지원
- 배치 처리 (Batch Processing): 대량의 데이터를 한번에 처리하는 방식 (ex. ETL, 데이터 변환).
- 실시간 스트리밍 처리 (Real-Time Streaming Processing): Spark Streaming을 사용하여 실시간 데이터 분석 가능.
- 인터랙티브 쿼리 (Interactive Query): Spark SQL을 사용하여 SQL 기반 데이터 질의 가능.
- 머신러닝 (Machine Learning): MLlib 라이브러리 지원.
- 그래프 처리 (Graph Processing): GraphX를 활용한 그래프 데이터 분석 지원.
③ 확장성 (Scalability) 및 다양한 플랫폼과 연동 가능
- Hadoop(HDFS), Amazon S3, Kubernetes, Mesos, Cassandra, HBase 등과 연동 가능.
- Python, Scala, Java, R 등 여러 프로그래밍 언어 지원.
2. Apache Spark의 주요 컴포넌트
| 컴포넌트 | 설명 |
|---|---|
| Spark Core | Spark의 핵심 기능 (RDD, 태스크 스케줄링, 메모리 관리 등) |
| Spark SQL | SQL 쿼리를 활용한 데이터 분석 지원 |
| Spark Streaming | 실시간 데이터 스트리밍 처리 |
| MLlib (Machine Learning Library) | 머신러닝 알고리즘 제공 |
| GraphX | 그래프 연산 및 분석 지원 |
3. Apache Spark vs. Hadoop MapReduce
| 비교 항목 | Apache Spark | Hadoop MapReduce |
|---|---|---|
| 처리 방식 | 메모리 기반 처리 | 디스크 기반 처리 |
| 속도 | 훨씬 빠름 (최대 100배) | 상대적으로 느림 |
| 실시간 처리 | 지원 (Spark Streaming) | 지원 안 함 |
| SQL 지원 | Spark SQL 제공 | Hive 등 별도 설정 필요 |
| 머신러닝 | MLlib 지원 | Mahout(상대적으로 느림) |
4. Apache Spark의 활용 사례
✔ 빅데이터 분석: 금융, 의료, 소셜미디어 등에서 데이터 분석 수행
✔ 로그 처리 및 모니터링: 실시간 로그 분석 (ex. 웹 서버 로그, 시스템 로그)
✔ 머신러닝 모델 학습: 대량의 데이터를 활용한 AI/ML 모델 학습
✔ 추천 시스템: 사용자 행동 데이터를 분석하여 추천 시스템 구축 (ex. 넷플릭스, 아마존)
5. Apache Spark 실행 방식
- Standalone: Spark 자체 클러스터 사용
- YARN: Hadoop YARN 리소스 관리자와 연동
- Mesos: Apache Mesos와 연동하여 자원 관리
- Kubernetes: 컨테이너 기반 Spark 클러스터 운영
6. 결론
Apache Spark는 빠른 속도, 확장성, 다양한 데이터 처리 방식을 지원하는 강력한 빅데이터 처리 프레임워크입니다. 배치 처리, 스트리밍, 머신러닝 등 다양한 영역에서 활용되며, Hadoop보다 뛰어난 성능을 제공하기 때문에 많은 기업에서 사용하고 있습니다.