[c#] C# 직렬화와 빅데이터 처리

18 Dec 2023

C#을 사용하여 대규모 데이터를 처리하는 경우, 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하기 위해 직렬화가 필요합니다. 빅데이터 처리를 위해서는 처리 속도와 성능 또한 중요한 요소입니다.

직렬화 (Serialization)

C#의 직렬화는 객체를 바이트 스트림으로 변환하여 저장 또는 전송할 수 있도록 합니다. JSON, XML, Protocol Buffers 등 다양한 형식으로 직렬화를 수행할 수 있습니다.

using System;
using System.IO;
using System.Runtime.Serialization;
using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;

[Serializable]
public class Person
{
    public string Name;
    public int Age;
}

public class SerializationExample
{
    public static void Main()
    {
        Person person = new Person { Name = "John", Age = 30 };

        IFormatter formatter = new BinaryFormatter();
        using (Stream stream = new FileStream("person.bin", FileMode.Create, FileAccess.Write, FileShare.None))
        {
            formatter.Serialize(stream, person);
        }
    }
}

빅데이터 처리

대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 병렬 처리, 분산 처리, 메모리 사용 최적화 등을 고려해야 합니다. C#에서는 Parallel 클래스를 사용하여 병렬 처리를 지원하고, 메모리 사용을 최적화하기 위해 메모리 프로파일러를 활용할 수 있습니다.

using System;
using System.Threading.Tasks;

public class BigDataProcessing
{
    public void ProcessData(string[] data)
    {
        Parallel.ForEach(data, (d) =>
        {
            // 데이터 처리 로직
            Console.WriteLine(d);
        });
    }
}

마무리

C#을 사용하여 빅데이터 처리를 위해 직렬화와 병렬 처리를 활용할 수 있습니다. 직렬화를 통해 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하며, 병렬 처리를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

수정이 필요하시면 언제든 말씀해주세요.

참고 자료

https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/programming-guide/concepts/serialization/
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/parallel-programming/