[python] 파이썬의 분산 컴퓨팅 프레임워크 소개

12 Dec 2023

python

파이썬은 데이터 처리 및 분석 등 다양한 용도로 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 그런데 대용량 데이터나 복잡한 계산을 처리하기 위해서는 분산 컴퓨팅 시스템이 필요한 경우가 많습니다. 이런 요구에 부합하기 위해 다양한 분산 컴퓨팅 프레임워크가 파이썬에서도 지원되고 있습니다.

Dask

Dask는 병렬 컴퓨팅을 위한 유연하고 확장 가능한 라이브러리로, 파이썬에서 병렬 처리 및 비동기 작업을 지원합니다. Dask는 큰 규모의 데이터를 다루는데 특히 유용하며, 병렬화된 데이터 처리를 위한 강력한 도구들을 제공합니다.

import dask
import dask.array as da

x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
result = (x + x.T).mean()
print(result.compute())

Apache Spark

Apache Spark는 대용량 데이터 처리를 위한 빠르고 일관된 분산 컴퓨팅 엔진입니다. PySpark라는 파이썬용 API를 통해 Apache Spark와 통합되어 있어, 파이썬에서 Spark 기능을 사용할 수 있습니다.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('example').getOrCreate()
data = spark.read.csv('file.csv', header=True, inferSchema=True)
data.show()

Ray

Ray는 머신러닝 및 강화 학습 애플리케이션을 위한 분산 어플리케이션 플랫폼입니다. 파이썬의 간단한 문법을 활용해 병렬 및 분산 처리를 수행할 수 있으며, 확장 가능한 분산 알고리즘 및 데이터 처리 기능을 제공합니다.

import ray
import time

@ray.remote
def f():
    time.sleep(1)
    return ray.services.get_node_ip_address()

# Start Ray.
ray.init()

# Parallel execution of f.
result_ids = [f.remote() for _ in range(10)]
print(ray.get(result_ids))

PySpark

PySpark는 Apache Spark의 파이썬 API로, Spark의 기능을 파이썬에서 활용할 수 있도록 지원합니다. PySpark는 Python으로 작성된 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 기능을 제공하여, 파이썬으로 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('example').getOrCreate()
data = spark.read.csv('file.csv', header=True, inferSchema=True)
data.show()

마무리

파이썬은 다양한 분산 컴퓨팅 프레임워크를 활용하여 대용량 데이터 처리나 병렬 연산 등을 효율적으로 수행할 수 있습니다. Dask, Apache Spark, Ray, PySpark 등의 프레임워크를 이용하여 데이터 처리 성능을 극대화할 수 있으니, 각 프레임워크의 특징을 잘 파악하여 프로젝트에 맞는 프레임워크를 선택하는 것이 중요합니다.

목차

Dask

Apache Spark

Ray

PySpark

마무리