스파크(Spark)는 대용량 데이터 처리를 위한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크이며, 파이썬을 통해 스파크 작업을 프로그래밍할 수 있습니다. 스파크에서는 작업 스케줄링을 통해 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬 스파크 프로그래밍에서 작업 스케줄링에 대해 알아보도록 하겠습니다.
작업 스케줄링이란?
작업 스케줄링은 스파크에서 작업을 어떻게 실행할지 결정하는 과정입니다. 스파크는 효율적으로 작업을 처리하기 위해 작업 스케줄링 기법을 사용합니다. 스파크의 작업 스케줄링은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
- 작업 분할(Divide): 입력 데이터를 작은 조각으로 나누어 작업하기 쉽게 분할합니다.
- 작업 계획(Plan): 각 작업에 대한 실행 계획을 수립합니다. 이때 스파크의 실행 계획은 유향 그래프로 표현됩니다.
- 작업 스케줄링(Schedule): 작업들을 어떤 순서로 실행할지 결정합니다. 스파크에서는 DAG(Direct Acyclic Graph) 스케줄링 알고리즘을 사용합니다.
스파크 작업 스케줄링 알고리즘
FIFO 스케줄링
FIFO(First In First Out) 스케줄링은 작업을 도착한 순서대로 실행하는 알고리즘입니다. 스파크의 기본 스케줄링 알고리즘이며, 간단하고 직관적인 방식으로 작업을 실행합니다. 하지만 시스템 부하가 있는 경우 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 스파크 설정
conf = SparkConf().setAppName("FIFOSchedulingExample")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 작업 생성
rdd = sc.parallelize(range(1000))
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()
# 결과 출력
print(result)
# 스파크 종료
sc.stop()
우선순위 스케줄링
우선순위 스케줄링은 작업마다 우선순위를 지정하여 실행하는 알고리즘입니다. 각 작업에 우선순위를 매기고, 우선순위가 높은 작업부터 실행됩니다. 우선순위 스케줄링은 작업간의 선후관계가 없는 경우에 사용됩니다. 스파크에서는 작업 우선순위를 설정하기 위해 spark.job.priority 매개변수를 사용할 수 있습니다.
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 스파크 설정
conf = SparkConf().setAppName("PrioritySchedulingExample")
conf.set("spark.job.priority", "HIGH")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 작업 생성
rdd = sc.parallelize(range(1000))
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()
# 결과 출력
print(result)
# 스파크 종료
sc.stop()
결론
작업 스케줄링은 스파크에서 작업을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 단계입니다. 스파크는 기본적으로 FIFO 스케줄링 알고리즘을 사용하며, 우선순위 스케줄링을 통해 작업마다 우선순위를 지정할 수도 있습니다. 올바른 작업 스케줄링을 통해 스파크 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.