미분류

아파치 스파크(Apache Spark)

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.

Table of Contents

Toggle

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.

zerg96