2022년 Apache Spark의 판도를 바꾸는 6가지 기능 [사용 방법]

빅 데이터가 기술 및 비즈니스 세계를 강타한 이후로 빅 데이터 도구 및 플랫폼, 특히 Apache Hadoop 및 Apache Spark의 엄청난 급증이 있었습니다. 오늘은 Apache Spark에만 집중하고 비즈니스 이점과 애플리케이션에 대해 자세히 논의할 것입니다.

Apache Spark는 2009년에 각광을 받았으며 그 이후로 업계에서 점차 틈새 시장을 개척해 왔습니다. Apache org.에 따르면 Spark는 엄청난 양의 빅 데이터를 처리하도록 설계된 "빛처럼 빠른 통합 분석 엔진"입니다. 활발한 커뮤니티 덕분에 오늘날 Spark는 세계에서 가장 큰 오픈 소스 빅 데이터 플랫폼 중 하나가 되었습니다.

아파치 스파크란?

원래 캘리포니아 대학교(Berkeley) AMPLab에서 개발된 Spark는 속도와 사용 편의성에 특히 중점을 둔 강력한 Hadoop 데이터 처리 엔진으로 설계되었습니다. Hadoop의 MapReduce에 대한 오픈 소스 대안입니다. 기본적으로 Spark는 Apache Hadoop과 협력하여 Hadoop에서 정교한 빅 데이터 애플리케이션을 원활하고 빠르게 개발할 수 있는 병렬 데이터 처리 프레임워크입니다.

Spark는 기계 학습(ML) 알고리즘 및 그래프 알고리즘을 위한 광범위한 라이브러리로 가득 차 있습니다. 뿐만 아니라 각각 Spark Streaming 및 Shark를 통해 실시간 스트리밍 및 SQL 앱을 지원합니다. Spark 사용의 가장 좋은 점은 Spark 앱을 Java, Scala 또는 Python으로 작성할 수 있다는 것입니다. 이러한 앱은 MapReduce 앱보다 거의 10배(디스크에서), 100배(메모리에서) 더 빠르게 실행됩니다.

Apache Spark는 다양한 방식으로 배포할 수 있기 때문에 매우 다양하며 Java, Scala, Python 및 R 프로그래밍 언어에 대한 기본 바인딩도 제공합니다. SQL, 그래프 처리, 데이터 스트리밍 및 기계 학습을 지원합니다. 이것이 바로 Spark가 은행, 통신 회사, 게임 개발 회사, 정부 기관을 포함하여 업계의 다양한 부문에서 널리 사용되는 이유이며 물론 Apple, Facebook, IBM 및 Microsoft와 같은 기술 세계의 모든 최고 기업에서 사용됩니다.

Apache Spark의 6가지 최고의 기능

Spark를 가장 광범위하게 사용되는 빅 데이터 플랫폼 중 하나로 만드는 기능은 다음과 같습니다.

1. 빛처럼 빠른 처리 속도

빅 데이터 처리는 대량의 복잡한 데이터를 처리하는 것입니다. 따라서 빅 데이터 처리와 관련하여 조직과 기업은 대용량 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 프레임워크를 원합니다. 앞서 언급했듯이 Spark 앱은 Hadoop 클러스터의 메모리에서 최대 100배, 디스크에서 10배 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

Spark가 데이터를 메모리에 투명하게 저장하고 필요한 경우에만 디스크에 읽고 쓸 수 있도록 하는 RDD(복원력 분산 데이터 세트)에 의존합니다. 이렇게 하면 데이터 처리 중에 디스크 읽기 및 쓰기 시간의 대부분을 줄이는 데 도움이 됩니다.

2. 사용 용이성

Spark를 사용하면 Java, Scala, Python 및 R로 확장 가능한 애플리케이션을 작성할 수 있습니다. 따라서 개발자는 선호하는 프로그래밍 언어로 Spark 애플리케이션을 만들고 실행할 수 있습니다. 또한 Spark에는 80명이 넘는 고급 오퍼레이터가 내장되어 있습니다. Spark를 대화형으로 사용하여 Scala, Python, R 및 SQL 셸에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

3. 정교한 분석을 지원합니다.

Spark는 단순한 "매핑" 및 "축소" 작업을 지원할 뿐만 아니라 SQL 쿼리, 스트리밍 데이터, ML 및 그래프 알고리즘을 포함한 고급 분석도 지원합니다. SQL 및 DataFrames 및 MLlib(ML용), GraphX ​​및 Spark Streaming과 같은 강력한 라이브러리 스택과 함께 제공됩니다. 놀라운 점은 Spark를 사용하여 단일 워크플로/애플리케이션 내에서 이러한 모든 라이브러리의 기능을 결합할 수 있다는 것입니다.

4. 실시간 스트림 처리

Spark는 실시간 데이터 스트리밍을 처리하도록 설계되었습니다. MapReduce는 이미 Hadoop 클러스터에 저장된 데이터를 처리하고 처리하도록 구축되었지만 Spark는 Spark Streaming을 통해 실시간으로 데이터를 조작할 수 있고 둘 다 할 수 있습니다.

다른 스트리밍 솔루션과 달리 Spark Streaming은 손실된 작업을 복구하고 추가 코드나 구성 없이 즉시 정확한 의미 체계를 제공할 수 있습니다. 또한 일괄 처리 및 스트림 처리, 심지어 스트리밍 데이터를 기록 데이터에 결합하는 데에도 동일한 코드를 재사용할 수 있습니다.

5. 유연하다

Spark는 클러스터 모드에서 독립적으로 실행할 수 있으며 Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes 및 심지어 클라우드에서도 실행할 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Spark는 YARN 클러스터 관리자에서 실행되고 기존 Hadoop 데이터를 읽을 수 있습니다. HBase, HDFS, Hive 및 Cassandra와 같은 모든 Hadoop 데이터 소스에서 읽을 수 있습니다. Spark의 이러한 측면은 앱의 사용 사례가 Spark 친화적이라면 순수 Hadoop 애플리케이션을 마이그레이션하는 데 이상적인 도구입니다.

6. 활성화되고 확장되는 커뮤니티

300개가 넘는 회사 의 개발자들이 Apache Spark의 설계 및 구축에 기여했습니다. 2009년 이후로 1200명 이상의 개발자가 현재의 Spark를 만드는 데 적극적으로 기여했습니다! 당연히 Spark는 기능과 성능을 지속적으로 개선하기 위해 노력하는 활발한 개발자 커뮤니티의 지원을 받습니다. Spark 커뮤니티에 연락하기 위해 모든 쿼리에 대해 메일링 리스트 를 사용할 수 있으며 Spark 모임 그룹 및 회의에 참석할 수도 있습니다.

Spark 애플리케이션의 구조

모든 Spark 애플리케이션은 기본 드라이버 프로세스와 실행자 프로세스 모음이라는 두 가지 핵심 프로세스로 구성됩니다.

원천

클러스터의 노드에 있는 드라이버 프로세스는 main() 함수 실행을 담당합니다. 또한 Spark 응용 프로그램에 대한 정보 유지 관리, 사용자 코드 또는 입력에 응답, 실행자 전반에 걸친 작업 분석, 배포 및 예약이라는 세 가지 다른 작업도 처리합니다. 드라이버 프로세스는 Spark 애플리케이션의 핵심을 형성합니다. 여기에는 Spark 애플리케이션의 수명을 다루는 모든 중요한 정보가 포함되고 유지됩니다.

실행기 또는 실행기 프로세스 는 드라이버가 할당한 작업을 실행해야 하는 보조 항목입니다. 기본적으로 각 실행기는 드라이버가 할당한 코드를 실행하고 해당 실행기의 계산 상태를 드라이버 노드에 보고하는 두 가지 중요한 기능을 수행합니다. 사용자는 각 노드에 있어야 하는 실행기 수를 결정하고 구성할 수 있습니다.

Spark 애플리케이션에서 클러스터 관리자는 모든 머신을 제어하고 애플리케이션에 리소스를 할당합니다. 여기서 클러스터 관리자는 YARN(Spark의 독립형 클러스터 관리자) 또는 Mesos를 포함한 Spark의 핵심 클러스터 관리자 중 하나일 수 있습니다. 이는 클러스터가 여러 Spark 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있음을 의미합니다.

실제 Apache Spark 애플리케이션

Spark는 현대 산업에서 가장 널리 사용되는 Big Dara 플랫폼입니다. Apache Spark 애플리케이션의 가장 찬사를 받는 실제 사례는 다음과 같습니다.

머신 러닝을 위한 스파크

Apache Spark는 확장 가능한 기계 학습 라이브러리인 MLlib를 자랑합니다. 이 라이브러리는 단순성, 확장성 및 다른 도구와의 원활한 통합을 위해 명시적으로 설계되었습니다. MLlib는 Spark의 확장성, 언어 호환성 및 속도를 보유할 뿐만 아니라 분류, 클러스터링, 차원 축소와 같은 고급 분석 작업을 수행할 수도 있습니다. MLlib 덕분에 Spark는 예측 분석, 감정 분석, 고객 세분화 및 예측 인텔리전스에 사용할 수 있습니다.

Apache Spark의 또 다른 인상적인 기능은 네트워크 보안 도메인에 있습니다. Spark Streaming을 사용하면 사용자가 데이터 패킷을 스토리지로 푸시하기 전에 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이 프로세스 동안 알려진 위협 소스에서 발생하는 의심스럽거나 악의적인 활동을 성공적으로 식별할 수 있습니다. 데이터 패킷이 스토리지로 전송된 후에도 Spark는 MLlib를 사용하여 데이터를 추가로 분석하고 네트워크에 대한 잠재적 위험을 식별합니다. 이 기능은 사기 및 이벤트 감지에도 사용할 수 있습니다.

포그 컴퓨팅을 위한 스파크

Apache Spark는 특히 사물 인터넷(IoT)과 관련된 포그 컴퓨팅을 위한 탁월한 도구입니다. IoT는 대규모 병렬 처리 개념에 크게 의존합니다. IoT 네트워크는 수천, 수백만 개의 연결된 장치로 구성되어 있기 때문에 이 네트워크에서 1초마다 생성하는 데이터는 상상을 초월합니다.

당연히 IoT 장치에서 생성되는 대용량 데이터를 처리하려면 병렬 처리를 지원하는 확장 가능한 플랫폼이 필요합니다. 그리고 이러한 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 Spark의 강력한 아키텍처와 포그 컴퓨팅 기능보다 더 나은 점은 무엇입니까!

포그 컴퓨팅은 데이터와 스토리지를 분산화하고 클라우드 처리 대신 네트워크 에지(주로 IoT 기기에 내장)에서 데이터 처리 기능을 수행한다.

이를 위해 포그 컴퓨팅에는 짧은 대기 시간, ML의 병렬 처리 및 복잡한 그래프 분석 알고리즘이라는 세 가지 기능이 필요합니다. 각 기능은 Spark에 있습니다. 또한 Spark Streaming, Shark(실시간으로 작동할 수 있는 대화형 쿼리 도구), MLlib 및 GraphX(그래프 분석 엔진)의 존재는 Spark의 포그 컴퓨팅 능력을 더욱 향상시킵니다.

대화형 분석을 위한 Spark

상대적으로 처리 속도가 느린 맵리듀스나 하이브, 피그와 달리 스파크는 고속 인터랙티브 분석을 자랑한다. 데이터 샘플링 없이 탐색 쿼리를 처리할 수 있습니다. 또한 Spark는 R, Python, SQL, Java 및 Scala를 포함한 거의 모든 인기 있는 개발 언어와 호환됩니다.

Spark의 최신 버전인 Spark 2.0에는 구조적 스트리밍이라는 새로운 기능이 있습니다. 이 기능을 통해 사용자는 실시간으로 스트리밍 데이터에 대해 구조화된 대화형 쿼리를 실행할 수 있습니다.

스파크 사용자

이제 Spark의 특징과 능력에 대해 잘 알았으니 Spark의 저명한 4명의 사용자에 대해 이야기해 보겠습니다!

1. 야후

Yahoo는 두 가지 프로젝트에 Spark를 사용합니다. 하나는 방문자를 위한 뉴스 페이지를 개인화하는 것이고 다른 하나는 광고를 위한 분석을 실행하는 것입니다. 뉴스 페이지를 맞춤화하기 위해 Yahoo는 Spark에서 실행되는 고급 ML 알고리즘을 사용하여 개별 사용자의 관심사, 선호도 및 요구 사항을 이해하고 그에 따라 기사를 분류합니다.

두 번째 사용 사례의 경우 Yahoo는 Hive on Spark의 대화형 기능(Hive에 연결되는 모든 도구와 통합)을 활용하여 Hadoop에서 수집된 Yahoo의 광고 분석 데이터를 보고 쿼리합니다.

2. 우버

Uber는 Kafka 및 HDFS와 함께 Spark Streaming을 사용하여 개별 이벤트의 방대한 실시간 데이터를 추가 분석을 위해 구조화되고 사용 가능한 데이터로 ETL(추출, 변환 및 로드)합니다. 이 데이터는 Uber가 고객을 위한 개선된 솔루션을 고안하는 데 도움이 됩니다.

3. 콘비바

비디오 스트리밍 회사인 Conviva는 매달 평균 400만 개 이상의 비디오 피드를 획득하여 엄청난 고객 이탈로 이어집니다. 이 문제는 라이브 비디오 트래픽을 관리하는 문제로 인해 더욱 악화됩니다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 Conviva는 Spark Streaming을 사용하여 네트워크 상태를 실시간으로 학습하고 그에 따라 비디오 트래픽을 최적화합니다. 이를 통해 Conviva는 사용자에게 일관되고 고품질의 시청 경험을 제공할 수 있습니다.

4. 핀터레스트

Pinterest에서 사용자는 웹과 소셜 미디어를 서핑하는 동안 원하는 시간에 좋아하는 주제를 고정할 수 있습니다. 개인화되고 향상된 고객 경험을 제공하기 위해 Pinterest는 Spark의 ETL 기능을 사용하여 개별 사용자의 고유한 요구와 관심을 식별하고 Pinterest에서 관련 권장 사항을 제공합니다.

결론

결론적으로 Spark는 인상적인 기능을 갖춘 매우 다재다능한 빅 데이터 플랫폼입니다. 오픈 소스 프레임워크이기 때문에 새로운 기능이 추가되면서 지속적으로 개선되고 발전하고 있습니다. 빅 데이터의 애플리케이션이 더욱 다양해지고 확장됨에 따라 Apache Spark의 사용 사례도 확장될 것입니다.

빅 데이터에 대해 더 알고 싶다면 PG 디플로마 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문화 프로그램을 확인하십시오. 이 프로그램은 실무 전문가를 위해 설계되었으며 7개 이상의 사례 연구 및 프로젝트를 제공하고 14개 프로그래밍 언어 및 도구, 실용적인 실습을 다룹니다. 워크샵, 400시간 이상의 엄격한 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

upGrad에서 다른 소프트웨어 엔지니어링 과정을 확인하십시오.