[python] 분산 컴퓨팅에서의 작업 분할과 파티셔닝
작업 분할 (Task Partitioning)
작업 분할은 큰 작업을 더 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다. 각각의 작은 작업은 병렬적으로 처리될 수 있으며, 이를 통해 전체 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 쿼리나 파일 처리 작업을 여러 부분으로 나누어 병렬적으로 처리함으로써 시간을 단축시킬 수 있습니다.
# Example of Task Partitioning in Python
def process_data(data):
# process the data
pass
def divide_and_process_data(big_data):
small_chunks = divide_big_data_into_small_chunks(big_data)
for chunk in small_chunks:
process_data(chunk)
파티셔닝 (Partitioning)
파티셔닝은 데이터나 자원을 여러 부분으로 나누는 것을 의미합니다. 각 파티션은 개별 노드나 프로세스에서 독립적으로 처리될 수 있습니다. 데이터베이스 파티셔닝이나 분산 파일 시스템에서의 데이터 분할이 이에 해당합니다.
# Example of Partitioning in Python
def process_partitioned_data(partition):
# process the partition of data
pass
def distribute_and_process_data(data_partitions):
for partition in data_partitions:
process_partitioned_data(partition)
분산 컴퓨팅 시스템에서 작업 분할과 파티셔닝은 성능 향상을 위한 중요한 전략입니다. 올바른 방법으로 작업을 분할하고 데이터를 파티셔닝하면 전체 시스템의 확장성과 효율성을 높일 수 있습니다.