[python] 분산 컴퓨팅의 도구로서의 파이썬

12 Dec 2023

이 기술 블로그에서는 파이썬의 분산 컴퓨팅 능력에 대해 다룰 것입니다. 분산 컴퓨팅은 컴퓨팅 작업을 여러 컴퓨터나 서버에 분산시켜 처리하는 방식으로, 대규모 데이터 집합을 다루기 위한 효율적인 방법으로 널리 사용됩니다.

파이썬과 분산 컴퓨팅

파이썬은 분산 컴퓨팅을 지원하기 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 주로 사용되는 라이브러리로는 Dask, PySpark, mpi4py 등이 있습니다.

Dask는 병렬 처리, 병렬 스트리밍 및 큰 사이즈의 데이터 처리를 위한 유연하고 확장 가능한 라이브러리입니다. Dask를 이용하면 복잡한 작업도 쉽게 분산 처리할 수 있습니다.

import dask
import dask.array as da

x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::2, 5000:].mean(axis=1)
z.compute()

PySpark는 Apache Spark를 파이썬에서 사용할 수 있도록 하는 라이브러리로, 분산 데이터 처리를 위한 많은 기능을 제공합니다.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
df = spark.read.csv("file.csv")
df.show()

mpi4py는 메시지 패싱 인터페이스(MPI) 프로토콜을 파이썬에서 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리입니다. MPI는 여러 프로세스 간 메시지 전송 및 동기화를 위한 표준 프로토콜로, 고성능 병렬 컴퓨팅 환경에서 사용됩니다.

from mpi4py import MPI

comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
rank = comm.Get_rank()
print(f"Hello from {rank} of {size}")

파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 분산 컴퓨팅을 지원하고 있으며, 이를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅을 고려할 때 파이썬을 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있습니다.

참고 문헌: