Node.js는 비동기 및 이벤트 기반 처리를 지원하며, 데이터 처리 성능을 향상시키기 위해 다중 스레드 및 병렬처리가 가능합니다. 여기에서는 Node.js를 사용하여 대용량 데이터를 효율적으로 분할하고 병렬처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 분할

대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터를 여러 개의 작은 조각으로 분할하는 것이 중요합니다. Node.js에서는 stream을 사용하여 데이터를 덩어리 단위가 아니라 조각 단위로 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 파일을 스트림으로 열고 각각의 데이터 청크를 읽어들여 원하는 사이즈로 나누는 방법은 다음과 같습니다.

const fs = require('fs');
const readStream = fs.createReadStream('대용량파일.txt');
let count = 0;
const chunkSize = 1000000; // 1MB

readStream.on('data', (chunk) => {
  count++;
  // 각각의 데이터 조각을 가공 또는 저장
});

readStream.on('end', () => {
  console.log(`${count} 조각으로 나누어짐`);
});

병렬처리

분할된 데이터를 병렬로 처리함으로써 전체 처리 시간을 단축할 수 있습니다. Node.js는 cluster 모듈을 사용하여 다중 프로세스를 생성하고 병렬 처리를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, cluster 모듈을 사용하여 간단한 병렬처리를 구현할 수 있습니다.

const cluster = require('cluster');
const os = require('os');

if (cluster.isMaster) {
  const numCPUs = os.cpus().length;
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }
} else {
  // 각각의 작업
}

병렬처리를 위해 Worker 스레드 또는 Worker Pool을 사용할 수도 있습니다.

마치며

Node.js를 이용하여 데이터를 효율적으로 분할하고 병렬로 처리하기 위해서는 stream, cluster뿐만 아니라 Worker 스레드와 Worker Pool 등을 적절히 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 기술들을 적절히 활용함으로써 대용량 데이터의 효율적인 처리가 가능해집니다.

Node.js 공식 문서

이렇게 Node.js를 활용한 데이터 분할과 병렬처리에 대해 알아보았습니다. Node.js의 강력한 비동기 및 병렬처리 기능을 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.