[python] 파이썬 스파크 프로그래밍 소개

07 Dec 2023

python

이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 스파크 프로그래밍을 소개하겠습니다.

1. 스파크란?

스파크(Spark)는 빅데이터 처리를 위한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 스파크는 하둡보다 훨씬 빠른 데이터 처리 속도와 편리한 API를 제공하여 대용량 데이터 처리를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 스파크는 다양한 언어로 프로그래밍할 수 있는데, 이 중 파이썬은 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다.

2. 파이썬에서 스파크 사용하기

파이썬에서 스파크를 사용하기 위해서는 PySpark를 설치해야 합니다. PySpark는 스파크를 사용하기 위한 파이썬 라이브러리로, 스파크를 파이썬에 통합하여 사용할 수 있게 해줍니다.

# PySpark 설치하기
!pip install pyspark

3. RDD(Resilient Distributed Datasets)

RDD(Resilient Distributed Datasets)는 스파크의 기본 데이터 구조입니다. RDD는 분산된 클러스터에서 안전하게 병렬 처리되는 변경 불가능한 데이터 객체입니다. RDD는 다양한 연산을 지원하며, 여러 가지 방법으로 생성할 수 있습니다.

# RDD 생성하기
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext('local', 'example')
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

4. DataFrame

DataFrame은 스파크에서 제공하는 데이터 구조 중 하나로, 테이블 형태의 데이터를 다룰 수 있습니다. DataFrame은 스키마를 가지고 있어서 각 열에 대한 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 또한, SQL과 유사한 문법을 사용하여 데이터에 대한 쿼리를 수행할 수 있습니다.

# DataFrame 생성하기
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName('example') \
    .getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([(1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 25), (3, 'Charlie', 30)], ['id', 'name', 'age'])

5. 저장과 읽기

스파크에서는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽을 수 있으며, 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 일반적으로 사용하는 데이터 소스는 HDFS, S3, HBase, JDBC 등이 있습니다.

# 데이터 저장하기
df.write.format('parquet').save('/path/to/save')

# 데이터 읽기
df = spark.read.format('parquet').load('/path/to/read')

6. 정리

이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 스파크 프로그래밍을 소개했습니다. 스파크는 대용량 데이터 처리를 위한 강력한 도구로, 파이썬을 통해 더욱 편리하게 사용할 수 있습니다. 다양한 데이터 구조와 API를 익혀두면 데이터 분석 및 처리에 많은 도움이 될 것입니다.

더 자세한 내용은 다음 레퍼런스를 참고해주세요.

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