데이터 병렬 처리는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 중요한 기술입니다. 이터레이터(Iterator)는 반복 가능한 객체로서, 데이터를 순차적으로 접근하고 처리하는데 사용됩니다. 이번 글에서는 이터레이터를 활용하여 데이터 병렬 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 병렬 처리란?

병렬 처리는 하나의 작업을 여러 개의 작은 작업으로 분할하여 동시에 처리하는 것을 말합니다. 이를 통해 작업의 속도를 향상시킬 수 있습니다. 데이터 병렬 처리는 대용량 데이터를 처리하는 경우에 유용하며, 여러 개의 처리 단위로 분할된 데이터를 병렬적으로 처리하여 처리 시간을 단축시킵니다.

2. 이터레이터의 활용

이터레이터는 파이썬을 비롯한 많은 프로그래밍 언어에서 지원하는 중요한 개념입니다. 이터레이터는 __iter__()와 __next__() 메소드를 구현함으로써 구현할 수 있습니다. __iter__() 메소드는 이터레이터 객체 자신을 반환하고, __next__() 메소드는 다음 요소를 반환합니다.

다음은 파이썬에서 이터레이터를 활용하여 데이터 병렬 처리를 수행하는 예시 코드입니다.

import multiprocessing

# 입력 데이터
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 데이터를 처리하는 함수
def process_data(data):
    # 데이터 처리 로직
    result = data * 2
    return result

# 이터레이터 생성
def data_iterator(data):
    for item in data:
        yield item

# 데이터 처리를 병렬로 실행하는 함수
def parallel_processing(data):
    # 프로세스 수 계산
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()

    # 프로세스 풀 생성
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)

    # 데이터 이터레이터 생성
    iterator = data_iterator(data)

    # 데이터를 병렬로 처리하고 결과를 리스트로 반환
    result = pool.map(process_data, iterator)

    # 프로세스 풀 종료
    pool.close()
    pool.join()

    return result

# 데이터 병렬 처리 실행
result = parallel_processing(data)
print(result)

위 예시 코드에서는 data 리스트를 이터레이터로 변환한 후, 생성된 이터레이터를 병렬로 처리하는 parallel_processing 함수를 구현하였습니다. 병렬 처리를 위해 multiprocessing.Pool을 사용하였고, pool.map() 함수를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하고 결과를 리스트로 반환합니다.

3. 마무리

이터레이터를 활용한 데이터 병렬 처리는 대용량 데이터를 효율적이고 빠르게 처리할 수 있는 방법 중 하나입니다. 이터레이터 개념을 잘 이해하고 활용함으로써 데이터 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 병렬 처리의 기본 개념을 이해한 후, 자신의 프로젝트나 작업에 적용하여 성능을 향상시켜보세요.

#datascience #parallelprocessing