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[python] 분산 컴퓨팅에서의 데이터 병렬 처리

본 포스트에서는 분산 컴퓨팅과 데이터 병렬 처리에 대해 알아보겠습니다. 분산 컴퓨팅은 하나의 작업을 여러 대의 컴퓨터에 분산시켜 처리하는 것을 말하며, 데이터를 처리하는 방법 중 하나로 데이터 병렬 처리를 활용합니다.

분산 컴퓨팅

분산 컴퓨팅은 대용량의 데이터나 복잡한 작업을 여러 대의 컴퓨터로 분할하여 처리함으로써 높은 성능을 얻을 수 있는 기술입니다. 분산 시스템은 주로 분산 파일 시스템, 분산 데이터베이스, 분산 처리 시스템 등 다양한 형태로 구성됩니다.

데이터 병렬 처리

데이터 병렬 처리는 문제를 작은 단위로 분할하고, 각각의 작은 단위를 병렬로 처리함으로써 전체 작업을 빨리 완료하는 방식을 말합니다. 데이터 병렬 처리를 위해서는 병렬 처리가 가능한 알고리즘과 적합한 분산 환경이 필요합니다.

# 예시 코드
from multiprocessing import Pool

def process_data(data_chunk):
    # 병렬로 처리할 데이터에 대한 작업을 수행
    pass

if __name__ == "__main__":
    data = [chunk1, chunk2, chunk3, ...]  # 대규모 데이터를 작은 단위로 분할
    with Pool(processes=4) as pool:  # 4개의 프로세스를 활용하여 병렬 처리
        pool.map(process_data, data)

데이터를 작은 단위로 나누어 병렬로 처리하고, 그 결과를 합쳐 전체적으로 처리 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 병렬 처리는 분산 컴퓨팅 시스템에서 성능을 극대화하는 데 유용한 방법 중 하나입니다.

이상으로 분산 컴퓨팅에서의 데이터 병렬 처리에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.

참고 자료

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