Apache Spark 아키텍처: 2022년에 알아야 할 모든 것

아파치 스파크란?

Apache Spark는 실시간 오픈 소스 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 프레임워크입니다. 빠른 계산은 시급하고 Apache spark는 이를 달성하기 위해 계획 및 예상되는 가장 효율적이고 신속한 프레임워크 중 하나입니다.

Apache Spark의 주요 기능은 내장된 클러스터 컴퓨팅을 통해 애플리케이션의 처리 속도를 높이는 것입니다. 이 외에도 암시적 데이터 병렬 처리 및 내결함성과 같은 다양한 측면으로 완전한 클러스터를 프로그래밍하기 위한 인터페이스도 제공합니다. 이것은 병렬 실행에 필요한 특수 지시문, 연산자 또는 함수가 필요하지 않기 때문에 큰 독립성을 제공합니다.

배워야 할 중요한 표현들

Spark Application – 결과를 얻기 위해 사용자가 입력한 코드를 조작합니다. 자체 계산으로 작동합니다.

Apache SparkContext – 아키텍처의 핵심 부분입니다. 서비스를 생성하고 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

작업 – 모든 단계에는 단계별로 실행되는 고유한 작업이 있습니다.

Apache Spark Shell – 간단히 말해서 기본적으로 애플리케이션입니다. Apache Spark Shell은 모든 크기의 데이터 세트를 아주 쉽게 처리하는 방법에 대한 중요한 트리거 중 하나입니다.

단계 – 다양한 작업을 분할할 때 단계라고 합니다.

작업 – 병렬로 실행되는 일련의 계산입니다.

아파치 스파크의 요지

Apache Stark는 기본적으로 두 가지 개념을 기반으로 합니다. 탄력적인 분산 데이터 세트(RDD) 및 방향성 비순환 그래프(DAG). RDD에 빛을 비추면 작업자 노드에 손상되어 저장된 데이터 항목의 스톡이라는 것이 밝혀집니다. Hadoop 데이터 세트 및 병렬화된 컬렉션이 지원되는 두 개의 RDD입니다.

전자는 HDFS용이고 후자는 Scala 모임용입니다. DAG로 건너뛰기 – 데이터에 대해 수행되는 수학적 계산의 주기입니다. 이것은 작업을 여러 번 수행하는 것을 제거하여 프로세스를 용이하게 합니다. 이것이 Apache Spark가 Hadoop보다 선호되는 유일한 이유입니다. Apache Spark와 Hadoop Mapreduce에 대해 자세히 알아보세요.

스파크 아키텍처 개요

더 깊이 파고 들기 전에 아키텍처를 살펴 보겠습니다. Apache Spark는 레이어와 구성 요소가 완전히 쉽게 작업을 수행하는 많은 라이브러리 및 확장과 느슨하게 통합되는 훌륭한 아키텍처를 가지고 있습니다. 주로 두 가지 주요 개념을 기반으로 합니다. RDD와 DAG. 누구든지 아키텍처를 이해하려면 Spark Ecosystem 및 기본 구조인 RDD와 같은 다양한 구성 요소에 대한 올바른 지식이 필요합니다.

스파크의 장점

이것은 편집되지 않은 데이터의 백업 스토리지와 데이터의 통합 처리를 제공하기 위한 몇 가지 목적을 위해 전체적으로 통합된 플랫폼 중 하나입니다. 더 나아가 Spark Code는 사용하기가 매우 쉽습니다. 또한 쓰기가 훨씬 쉽습니다. 또한 스토리지, 병렬 프로그래밍 등의 모든 복잡성을 필터링하는 데 널리 사용됩니다.

의심할 여지 없이, 분산 처리 엔진으로 꽤 유명하지만 분산 스토리지 및 클러스터 관리 없이 제공됩니다. 알다시피 Compute 엔진과 Core API는 모두 두 부분으로 구성되어 있지만 GraphX, 스트리밍, MLlib 및 Spark SQL과 같은 더 많은 기능을 제공합니다. 이러한 측면의 가치는 누구에게도 알려져 있지 않습니다. 처리 알고리즘, 끊임없는 데이터 처리 등은 Spark Core API에서만 처리합니다.

아파치 스파크 작업

많은 조직에서 방대한 데이터를 처리해야 합니다. 다양한 작업자와 함께 작동하는 핵심 구성 요소를 드라이버라고 합니다. 실행자로 인정되는 많은 작업자와 함께 작동합니다. 모든 Spark 애플리케이션은 드라이버와 실행자의 혼합입니다. 최고의 스파크 응용 프로그램 및 용도에 대해 자세히 알아보십시오.

Spark는 세 가지 종류의 작업 부하를 수용할 수 있습니다.

• 배치 모드 – 작업이 작성되고 수동 개입을 통해 실행됩니다.
• 대화형 모드 – 결과를 확인한 후 명령을 하나씩 실행합니다.
• 스트리밍 모드 – 프로그램이 계속 실행됩니다. 데이터에 대한 변환 및 작업이 수행된 후에 결과가 생성됩니다.

스파크 생태계와 RDD

개념의 요지를 진정으로 이해하려면 Spark 생태계에는 Spark SQL, Spark 스트리밍, MLib(Machine Learning Library), Spark R 및 기타 여러 구성 요소가 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

Spark SQL에 대해 학습할 때 이를 최대한 활용하려면 이미 외부 소스의 일부인 Spark Data에 대해 다양한 쿼리를 실행하여 저장 용량, 시간 또는 비용에서 최대 효율성을 달성하도록 수정해야 합니다. .

이후 Spark Streaming을 통해 개발자는 일괄 처리와 데이터 스트리밍을 동시에 수행할 수 있습니다. 모든 것을 쉽게 관리할 수 있습니다.

또한 그래픽 구성 요소는 데이터가 풍부한 소스와 함께 작동하도록 하여 손쉬운 구성 및 변환에서 뛰어난 유연성과 탄력성을 제공합니다.

다음은 Apache Spark 사용을 담당하는 Spark R입니다. 이는 또한 대규모 데이터 세트에 대한 몇 가지 작업을 지원하는 분산 데이터 프레임 구현의 이점을 제공합니다. 분산 머신 러닝의 경우에도 머신 러닝 라이브러리를 사용하여 입찰 지원합니다.

마지막으로 Spark 생태계의 가장 중추적인 구성 요소 중 하나인 Spark Core 구성 요소는 프로그래밍 및 감독을 지원합니다. 이 핵심 실행 엔진을 기반으로 전체 Spark 에코시스템은 다양한 언어 즉, 여러 API를 기반으로 합니다. 스칼라, 파이썬 등

게다가 Spark는 Scala를 백업합니다. 말할 것도 없이 Scala는 Spark의 기반 역할을 하는 프로그래밍 언어입니다. 이에 반해 스파크는 스칼라와 파이썬을 인터페이스로 지원한다. 뿐만 아니라 좋은 소식은 인터페이스에 대한 지원도 입찰한다는 것입니다. 이 언어로 작성된 프로그램은 Spark에서도 수행할 수 있습니다. 여기서 스칼라와 파이썬으로 작성된 코드는 매우 유사하다는 것을 배우는 것이다. 빅 데이터에서 Apache 스파크의 역할에 대해 자세히 알아보세요.

Spark는 또한 매우 일반적인 두 가지 프로그래밍 언어인 R과 Java를 지원합니다.

결론

이제 Spark 에코시스템이 어떻게 작동하는지 배웠으므로 온라인 학습 프로그램을 통해 Apache Spark에 대해 자세히 알아볼 차례입니다. Apache Spark의 eLearning 프로그램에 대해 자세히 알아보려면 당사에 연락하십시오.

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