[python] 스파크와 파이썬을 이용한 실시간 데이터 처리
목차
소개
실시간 데이터 처리란 데이터가 생성되는 즉시 해당 데이터를 처리하고 분석하는 것을 의미합니다. 실시간 데이터 처리는 대규모 데이터를 처리하고 실시간으로 응답이 필요한 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.
이번 글에서는 스파크와 파이썬을 이용하여 실시간 데이터 처리를 어떻게 수행할 수 있는지 알아보겠습니다.
스파크와 파이썬
스파크는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. 파이썬은 간결한 문법과 다양한 라이브러리로 인해 데이터 처리 작업에서 인기 있는 언어입니다. 스파크와 파이썬을 함께 사용하면 스파크의 강력한 분산 처리 기능과 파이썬의 편리한 개발 경험을 동시에 누릴 수 있습니다.
실시간 데이터 처리
스파크는 실시간 데이터 처리를 위해 스트리밍 API를 제공합니다. 스트리밍 API를 사용하면 데이터가 지속적으로 생성되는 환경에서 실시간으로 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. 스파크의 스트리밍 API는 입력 데이터를 작은 배치 단위로 처리하여 처리 결과를 실시간으로 출력할 수 있습니다.
실시간 데이터 처리를 위해 스파크와 파이썬을 사용하는 경우, 우선 데이터를 수집하고 처리하는 작업을 정의해야 합니다. 이 작업은 스파크의 구조적 API를 사용하여 쉽게 정의할 수 있습니다.
예시 코드
다음은 스파크와 파이썬을 이용하여 실시간 데이터 처리를 수행하는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 스파크의 스트리밍 API를 사용하여 TCP 소켓으로 데이터를 수집하고, 각 단어의 빈도를 계산하여 출력하는 작업을 수행합니다.
from pyspark.streaming import StreamingContext
# 스파크 StreamingContext 생성
ssc = StreamingContext(sparkContext, batchDuration=1)
# 입력 데이터를 수집하는 소켓 스트림 생성
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
# 단어별 빈도 수 계산
word_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
.map(lambda word: (word, 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 결과 출력
word_counts.pprint()
# 스트리밍 작업 시작
ssc.start()
# 스트리밍 작업 종료까지 대기
ssc.awaitTermination()