목차

1. 소개
2. 스파크 설치
3. 로그 데이터 가져오기
4. 로그 분석하기
5. 결론

소개

로그 분석은 대규모 데이터를 처리하고 가공하는데 유용한 기술입니다. 스파크는 파이썬에서 대용량 데이터를 분석하는데 효과적인 도구입니다. 이번 블로그에서는 파이썬 스파크를 사용하여 로그 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

스파크 설치

먼저, 파이썬 스파크를 설치해야 합니다. 아래 명령을 터미널에서 실행하여 스파크를 설치합니다.

pip install pyspark

로그 데이터 가져오기

로그 분석을 위해 샘플 로그 데이터를 가져와야 합니다. 예를 들어, access.log라는 이름의 로그 파일을 사용하겠습니다.

from pyspark import SparkContext

# 스파크 컨텍스트 생성
sc = SparkContext("local", "Log Analysis")

# 로그 파일 로드
logs = sc.textFile("access.log")

로그 분석하기

이제 로그 데이터를 분석할 준비가 되었습니다. 가장 간단한 분석인 로그 라인 수 세기부터 시작해보겠습니다.

# 로그 라인 수 세기
line_count = logs.count()

print("총 로그 라인 수:", line_count)

로그 데이터에는 IP 주소, 시간, 요청 URL 등 다양한 정보가 포함되어 있습니다. 이 중에서 특정 IP 주소의 로그 라인 수를 세는 것도 가능합니다.

# 특정 IP 주소의 로그 라인 수 세기
ip_address = "123.45.67.89"
ip_count = logs.filter(lambda line: ip_address in line).count()

print("'{0}' IP 주소의 로그 라인 수: {1}".format(ip_address, ip_count))

로그 데이터를 분석하는 다른 방법으로는 HTTP 상태 코드의 분포를 확인하는 것이 있습니다. 예를 들어, 200 OK, 404 Not Found, 500 Internal Server Error 등의 상태 코드를 분석할 수 있습니다.

# HTTP 상태 코드의 분포 확인
status_codes = logs.map(lambda line: line.split(" ")[-2])
status_count = status_codes.countByValue()

print("HTTP 상태 코드 분포:")
for code, count in status_count.items():
    print("{0}: {1} 번".format(code, count))

결론

이번 블로그에서는 파이썬 스파크를 사용하여 로그 데이터를 분석하는 방법을 알아보았습니다. 스파크는 대용량 데이터를 처리하고 가공하는데 효과적인 도구로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 로그 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

참고: Apache Spark 공식 홈페이지