[스프링] Apache Spark SQL
Apache Spark SQL의 주요 특징:
- 인메모리 처리: Apache Spark SQL은 데이터를 메모리에 유지하여 빠른 처리 속도를 제공합니다.
- 유연한 데이터 소스: 다양한 형태의 데이터 소스로부터 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
- SQL 및 DataFrame 지원: SQL 쿼리와 DataFrame API를 통해 데이터를 다룰 수 있습니다.
- 저장소 연동: 여러 종류의 데이터베이스와 연동하여 데이터를 처리할 수 있습니다.
Apache Spark SQL의 사용 예시:
// 스파크 세션 생성
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkSQLExample")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
// JSON 파일 데이터 읽기
val df = spark.read.json("path/to/json/file")
// 테이블 등록
df.createOrReplaceTempView("table_name")
// SQL 쿼리 실행
val result = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'")
// 결과 출력
result.show()
이처럼 Apache Spark SQL은 SQL 쿼리와 DataFrame을 통해 대용량 데이터를 다룰 수 있는 강력한 도구입니다.
더 많은 정보는 Apache Spark 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.