이번에는 스프링 프레임워크의 스프링 데이터를 사용하여 Apache Spark와 함께 프로젝트를 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
Apache Spark란?
먼저 Apache Spark에 대해 간단히 알아보겠습니다. Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 고속의 분산 처리 엔진입니다. 메모리 내에서 데이터를 처리하기 때문에 기존의 맵리듀스보다 훨씬 빠른 속도를 보여줍니다.
스프링 데이터와의 통합
스프링 데이터는 다양한 데이터베이스와의 통합을 지원하는 스프링 프로젝트의 하위 프로젝트입니다. 이를 사용하여 Apache Spark와의 연동을 간편하게 할 수 있습니다. 추가로 스프링 데이터의 기능을 통해 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.
스프링 데이터 및 Apache Spark 프로젝트 만들기
먼저 Maven이나 Gradle을 사용하여 스프링 부트 프로젝트를 만들고, spring-boot-starter-data-jpa 및 spring-boot-starter-data-mongodb 등의 종속성을 추가합니다. 그리고 Apache Spark의 종속성도 추가해줍니다.
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.8</version>
</dependency>
implementation 'org.apache.spark:spark-core_2.11:2.4.8'
데이터 소스와의 연동
데이터 소스를 접속하기 위해 @Repository 어노테이션을 붙인 데이터 액세스 오브젝트를 생성합니다. 이후에는 해당 데이터 소스에 맞는 리포지토리를 구현하고 Apache Spark에서 활용할 수 있도록 설정합니다.
Apache Spark 작업 수행
스프링 부트의 시작점인 메인 애플리케이션 클래스에서 Apache Spark를 초기화하고 작업을 수행합니다. 이때 스프링 데이터의 리포지토리를 활용하여 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
마치며
이렇게 스프링 데이터를 활용하여 Apache Spark와의 연동 프로젝트를 만들어보았습니다. 빅데이터 처리를 스프링의 편리한 기능을 활용하여 보다 쉽게 처리할 수 있습니다.
참고문헌: