이번 글에서는 Vaex와 Dask를 이용하여 분산 데이터 처리 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Vaex란 무엇인가?

Vaex는 대용량 데이터를 처리하는 파이썬 라이브러리입니다. Vaex는 메모리에 데이터를 로드하지 않고, 원본 데이터를 바로 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. Vaex는 대용량 데이터를 실시간으로 읽고 처리하기 때문에, 메모리 용량에 제한이 없어 실용적입니다.

Vaex는 다양한 데이터 형식을 지원하며, Jupyter Notebook과 같은 환경에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, Vaex는 병렬 처리 및 분산 처리를 지원하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

2. Dask란 무엇인가?

Dask는 파이썬으로 작성된 병렬 컴퓨팅 라이브러리입니다. Dask는 큰 데이터셋을 여러 독립적인 작업으로 분할하여 병렬 처리할 수 있습니다. Dask는 큰 데이터셋을 처리할 때 메모리 용량에 맞춰 데이터를 조각내어 처리할 수 있어, 메모리에 의존적인 작업에서도 효율적으로 작동합니다.

Dask의 핵심 개념은 “지연된 연산”입니다. Dask는 연산을 실제로 수행하기 전까지는 연산을 지연시켜두고, 필요할 때에만 계산을 수행합니다. 이러한 방식으로 Dask는 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

3. Vaex와 Dask를 활용한 분산 데이터 처리 시스템 구축

Vaex와 Dask를 활용하여 분산 데이터 처리 시스템을 구축하는 방법은 다음과 같습니다.

3.1. 데이터 읽기

먼저, Vaex를 사용하여 데이터를 읽어옵니다. Vaex는 다양한 데이터 형식을 지원하므로, 원하는 데이터 형식에 맞춰 데이터를 읽어올 수 있습니다.

import vaex

df = vaex.open('data.csv')

3.2. Dask 클러스터 생성

이어서, Dask 클러스터를 생성합니다. Dask 클러스터는 병렬 처리를 위한 작업을 분산하여 처리할 수 있도록 도와줍니다.

from dask.distributed import Client

client = Client()

3.3. 데이터 처리

데이터 처리는 Vaex와 Dask를 함께 사용하여 수행할 수 있습니다. Vaex는 데이터를 메모리에 로드하지 않고 원본 데이터를 처리하기 때문에, 대규모 데이터에 대한 연산도 효율적으로 수행할 수 있습니다. Dask는 Vaex와 연동하여 데이터 처리 작업을 병렬화하고 분산 처리할 수 있습니다.

df_processed = df.filter(df['value'] > 100).mean('value')

3.4. 결과 출력

마지막으로, 처리된 결과를 출력합니다. Vaex의 to_numpy() 메서드를 사용하여 Vaex 데이터프레임을 NumPy 배열로 변환한 뒤, 결과를 출력할 수 있습니다.

result = df_processed.to_numpy()
print(result)

4. 요약

이번 글에서는 Vaex와 Dask를 이용하여 분산 데이터 처리 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다. Vaex는 대용량 데이터 처리에 특화되어 있으며, Dask는 병렬 처리와 분산 처리를 지원하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. Vaex와 Dask를 함께 사용하여 대규모 데이터 처리에 대해 고려해보는 것을 추천합니다.

#Vaex #Dask