[빅데이터를 지탱하는 기술] Spark

Spark

 

Spark는 대용량 데이터 처리를 위한 빅데이터 분산 처리 엔진으로서, 빠른 속도와 다양한 기능을 제공한다. 아파치 소프트웨어 재단에서 개발된 오픈소스 프로젝트로, Hadoop 기반의 MapReduce보다 높은 처리 속도와 유연성을 가지고 있다.

 

주요 특징 :

 

1. 인메모리 처리: Spark는 데이터를 디스크 대신 메모리에 저장하고 처리하기 때문에, 빅데이터 작업에 특히 빠른 속도를 제공한다. 따라서 반복적이거나 실시간 데이터 처리에 용이하다.

 

2. 다양한 작업 모델: Spark는 기본적으로 데이터 처리를 위한 배치 작업을 지원하지만, 스트리밍, 머신 러닝, 그래프 처리 등 다양한 작업 모델을 지원한다.

 

3. 간편한 프로그래밍 모델: Spark는 다양한 프로그래밍 언어 (Scala, Java, Python, R)를 지원하며, 간결하고 직관적인 API를 제공하여 사용자가 쉽게 빅데이터 작업을 구현할 수 있다.

 

4. 분산 데이터셋 (RDD): Spark의 핵심 데이터 구조인 RDD는 분산된 불변성 객체 모음으로, 클러스터의 다양한 노드에서 병렬 처리를 지원한다.

 

5. 머신 러닝 라이브러리: Spark는 MLlib이라는 머신 러닝 라이브러리를 내장하고 있어서 머신 러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있다.

 

Spark는 데이터 처리 속도와 다양한 기능으로 인해 대규모의 빅데이터 처리, 실시간 스트리밍 분석, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히 반복적인 작업이 많거나 실시간 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 매우 유용하다. Spark를 활용하면 복잡한 빅데이터 작업을 효율적으로 처리하고 높은 생산성을 얻을 수 있다.