[java] 자바 API를 사용한 스파크 프로그래밍

목차

  1. 스파크 개요
  2. 스파크 자바 API
  3. 스파크 DataFrame
  4. 스파크 RDD
  5. 참고 자료

1. 스파크 개요

스파크(Spark)는 대규모 데이터 처리를 위한 고성능 분산 처리 시스템입니다. 스파크는 다양한 언어로 작성된 API를 지원하며, 자바 또한 그 중 하나입니다. 스파크 자바 API를 사용하면 자바로 스파크를 프로그래밍할 수 있습니다.

2. 스파크 자바 API

스파크 자바 API는 자바에서 스파크 애플리케이션을 작성하기 위한 클래스와 메서드를 제공합니다. 스파크 애플리케이션을 작성할 때는 스파크 세션 생성, 데이터 입력 및 출력, 데이터 처리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

자바 API를 사용하여 스파크 애플리케이션을 작성하는 예제 코드는 다음과 같습니다:

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;

public class SparkApp {
  public static void main(String[] args) {
    // 스파크 세션 생성
    SparkSession spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkApp")
      .getOrCreate();

    // 데이터 입력
    Dataset<Row> data = spark.read()
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .load("input.csv");

    // 데이터 처리
    Dataset<Row> result = data.filter("age > 30")
      .groupBy("gender")
      .count();

    // 결과 출력
    result.show();

    // 스파크 세션 종료
    spark.stop();
  }
}

위의 예제 코드는 스파크 세션을 생성한 후 CSV 파일을 읽어들여 데이터를 처리하고 결과를 출력하는 간단한 스파크 애플리케이션입니다.

3. 스파크 DataFrame

스파크 DataFrame은 구조화된 데이터를 처리하기 위한 API입니다. DataFrame은 자바에서도 사용할 수 있으며, SQL 스타일의 쿼리나 함수를 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다.

DataFrame을 이용한 스파크 애플리케이션 작성 방법은 다음과 같습니다:

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkDataFrameApp {
  public static void main(String[] args) {
    // 스파크 세션 생성
    SparkSession spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkDataFrameApp")
      .getOrCreate();

    // 데이터 입력
    Dataset<Row> data = spark.read()
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .load("input.csv");

    // 데이터 처리
    Dataset<Row> result = data.select("name", "age")
      .filter("age > 30");

    // 결과 출력
    result.show();

    // 스파크 세션 종료
    spark.stop();
  }
}

위의 예제 코드는 DataFrame을 이용하여 CSV 파일의 특정 컬럼을 선택하고 조건에 맞는 행을 필터링한 후 결과를 출력하는 스파크 애플리케이션입니다.

4. 스파크 RDD

스파크 RDD(Resilient Distributed Dataset)는 분산 데이터 처리를 위한 핵심 데이터 구조입니다. RDD는 자바에서도 사용할 수 있으며, 다양한 연산을 지원합니다.

스파크 RDD를 이용한 애플리케이션 작성 방법은 다음과 같습니다:

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkRDDApp {
  public static void main(String[] args) {
    // 스파크 컨텍스트 생성
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext();

    // 데이터 입력
    JavaRDD<String> data = sc.textFile("input.txt");

    // 데이터 처리
    JavaRDD<String> result = data.filter(line -> line.contains("spark"));

    // 결과 출력
    result.foreach(System.out::println);

    // 스파크 컨텍스트 종료
    sc.stop();
  }
}

위의 예제 코드는 RDD를 이용하여 텍스트 파일에서 특정 문자열을 필터링한 후 결과를 출력하는 스파크 애플리케이션입니다.

5. 참고 자료