[스프링] Apache Spark ML (머신 러닝)

20 Dec 2023

스프링

Apache Spark는 데이터 처리 및 분석을 위한 빠른 클러스터 컴퓨팅 플랫폼으로서, MLlib 라이브러리를 통해 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다. Spark ML 라이브러리는 MLlib의 후속 제품으로서, MLlib보다 더 효율적이며 유연한 머신 러닝 기능을 제공합니다.

Apache Spark ML의 주요 기능

Apache Spark ML은 다양한 머신 러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기능을 제공합니다. 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터 전처리:
- Feature Transformation: 특성 변환을 통해 데이터를 준비하고, 머신 러닝 알고리즘에서 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.
- Pipeline: 여러 전처리 단계를 묶어 사용자가 원하는 방식으로 전처리를 할 수 있도록 합니다.
모델링:
- Supervised Learning: 분류(Classification) 및 회귀(Regression)와 같은 지도학습 알고리즘을 제공합니다.
- Unsupervised Learning: 군집화(Clustering) 및 차원축소(Dimensionality Reduction)와 같은 비지도학습 알고리즘을 제공합니다.
유틸리티 함수:
- Parameter Tuning: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 지원합니다.
- Cross-Validation: 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 효과적으로 평가합니다.

스프링에서의 Apache Spark ML 사용

Spring 프레임워크는 기업급 애플리케이션을 개발하기 위한 풍부한 기능을 제공하며, Apache Spark ML을 통합하여 머신 러닝 기능을 제공할 수 있습니다. 스프링 애플리케이션에서 Apache Spark ML을 사용하기 위해서는 spark-spring 모듈을 사용하여 Apache Spark와 스프링을 통합해야 합니다.

먼저, Maven 또는 Gradle에서 spark-spring 의존성을 추가하고, 스프링 애플리케이션 컨텍스트에서 Apache Spark ML을 초기화하여 사용할 수 있습니다.

다음은 스프링에서의 Apache Spark ML 사용 예시입니다.

@Configuration
public class SparkConfig {

    @Bean
    public SparkSession sparkSession() {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("Spring Spark Example")
                .config("spark.some.config.option", "config-value")
                .getOrCreate();
        return sparkSession;
    }

    @Bean
    public Dataset<Row> inputDataFrame(SparkSession sparkSession) {
        // 입력 데이터를 데이터 프레임으로 읽어들이는 코드
        Dataset<Row> inputDataFrame = sparkSession.read().format("csv").option("header", "true").load("input.csv");
        return inputDataFrame;
    }

}

위의 예시에서는 SparkConfig 클래스를 사용하여 Apache Spark의 SparkSession 및 입력 데이터 프레임을 스프링 빈으로 정의하였습니다. 이렇게 정의된 빈은 스프링 애플리케이션에서 주입받아 머신 러닝 작업에 사용할 수 있습니다.

스프링과 Apache Spark ML을 통합하여 머신 러닝 기능을 개발할 경우, 효율적인 데이터 처리 및 분석 기능을 개발할 수 있으며, 기업급 애플리케이션에서 머신 러닝을 쉽게 활용할 수 있습니다.

결론

Apache Spark ML을 통합하여 스프링 애플리케이션에서 머신 러닝을 개발하면, 효율적인 데이터 처리 및 분석이 가능하며, MLlib보다 더 다양하고 유연한 기능을 제공받을 수 있습니다. 스프링과 Apache Spark ML을 통합하여 기업급 애플리케이션에서 머신 러닝을 활용할 수 있습니다.

참고 문헌

Apache Spark MLlib Documentation. https://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html
“Introducing Apache Spark.” Databricks. https://databricks.com/spark/guide/introducing-mllib
“Apache Spark MLlib: Simple Guide on Machine Learning with PySpark.” Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/apache-spark-mllib-simple-guide-on-machine-learning-with-pyspark-4e1f8cb214ff