[python] 스파크 클러스터 설정 및 구성하는 방법

07 Dec 2023

이번 포스트에서는 스파크 클러스터를 설정하고 구성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 스파크는 대량의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 분산 처리 시스템으로 사용되며, 클러스터를 통해 병렬로 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 스파크 클러스터 아키텍처

스파크 클러스터는 일반적으로 마스터 노드와 워커 노드로 구성됩니다. 마스터 노드는 클러스터를 관리하고 작업을 분배하는 역할을 담당하며, 워커 노드는 실제로 작업을 수행하는 역할을 합니다.

스파크 클러스터를 구성하는 단계는 다음과 같습니다:

마스터 노드를 설정하기 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:

spark-env.sh 파일을 열어 마스터 노드의 IP 주소를 설정합니다. 예를 들어, export SPARK_MASTER_HOST="10.0.0.1"과 같이 설정합니다.
마스터 노드에서 스파크 마스터를 시작합니다: ./sbin/start-master.sh.
웹 브라우저를 열고 http://<마스터 노드 IP 주소>:8080에 접속하여 마스터 노드의 상태를 확인합니다.

워커 노드를 설정하기 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:

spark-env.sh 파일을 열어 마스터 노드의 IP 주소를 설정합니다. 예를 들어, export SPARK_MASTER_HOST="10.0.0.1"과 같이 설정합니다.
워커 노드에서 스파크 워커를 시작합니다: ./sbin/start-worker.sh <마스터 노드 URL>. 마스터 노드 URL은 앞서 마스터 노드에서 확인한 URL입니다.
마스터 노드에서 웹 브라우저를 열고 http://<마스터 노드 IP 주소>:8080에 접속하여 워커 노드의 상태를 확인합니다.

위의 단계를 모두 완료한 후, 마스터 노드의 웹 UI에서 클러스터의 상태, 워커 노드의 수 등을 확인할 수 있습니다. 또한, 클러스터에 작업을 제출하여 병렬로 실행되는지 확인할 수도 있습니다.

이제 스파크 클러스터를 설정하고 구성하는 방법에 대해 알게 되었습니다. 이를 통해 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다. 추가적인 세부 사항은 Spark 문서를 참조해 주세요.