분산 처리(Distributed Processing)와 병렬 처리(Parallel Processing)는 현대 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 개념입니다. 이 두 가지는 데이터 처리 속도를 향상시키고, 대용량 데이터를 처리할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 분산 처리와 병렬 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 분산 처리 (Distributed Processing)

분산 처리는 작업을 여러 컴퓨터 또는 서버에 분산하여 처리하는 방식입니다. 이 방법을 사용하면 한 대의 컴퓨터가 처리하기 어려웠던 대용량 데이터나 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 대표적인 분산 처리 프레임워크로는 Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm 등이 있습니다.

파이썬에서는 분산 처리를 위해 Dask 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Dask는 파이썬의 pandas와 유사한 API를 제공하여 분산 처리를 쉽게 구현할 수 있게 해줍니다. 아래는 Dask를 사용하여 분산 처리하는 예제 코드입니다.

import dask.dataframe as dd

# 대용량 CSV 파일을 분산 처리하여 읽어옴
df = dd.read_csv('data.csv')

# 분산 처리하여 데이터 전처리
df['new_column'] = df['old_column'] * 2

# 분산 처리하여 결과 저장
df.to_csv('output.csv')

위 코드에서 dd.read_csv 함수를 통해 대용량 CSV 파일을 분산하여 읽어옵니다. 그리고 df['new_column'] = df['old_column'] * 2와 같이 처리할 작업을 수행한 뒤, df.to_csv 함수를 사용하여 결과를 분산 처리하여 저장합니다.

2. 병렬 처리 (Parallel Processing)

병렬 처리는 작업을 동시에 여러 개의 프로세서 또는 스레드에서 처리하는 방식입니다. 이 방법을 사용하면 여러 작업을 동시에 처리함으로써 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다. 파이썬에서는 병렬 처리를 위해 multiprocessing 또는 concurrent.futures 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

multiprocessing은 파이썬에서 병렬 처리를 구현하는 기본 라이브러리로, 특히 CPU 밀집적인 작업을 처리할 때 유용합니다. 아래는 multiprocessing을 사용하여 병렬 처리하는 예제 코드입니다.

import multiprocessing

# 병렬로 실행할 함수
def process_data(data):
    # 데이터 처리 작업 수행
    ...

if __name__ == '__main__':
    # 병렬 처리할 데이터
    data = ...

    # CPU 코어 수만큼 프로세스 생성
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())

    # 데이터를 작업 함수로 분배하여 병렬 처리
    results = pool.map(process_data, data)

    # 결과 처리
    ...

위 코드에서 process_data 함수는 병렬로 실행될 작업을 정의하고, pool.map 함수를 사용하여 데이터를 여러 프로세스에 분배하여 병렬 처리합니다. 결과는 results 변수에 저장되며, 이후에 필요한 후처리 작업을 진행할 수 있습니다.

마무리

분산 처리와 병렬 처리는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 강력한 방법입니다. 이번 포스트에서는 파이썬에서 분산 처리를 위해 Dask를 사용하는 방법과 병렬 처리를 위해 multiprocessing을 사용하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 이러한 기술을 잘 숙지하고 적절히 활용하여 데이터 처리 성능을 향상시키는데 도움이 되길 바랍니다.