Colin's Blog
[clojure] 커링된 함수를 사용한 빅데이터 처리 기법

빅데이터 처리 시스템을 만들 때 함수형 프로그래밍의 여러 기법을 사용할 수 있습니다. 그 중 한 가지 방법은 커링이라는 기법을 활용하는 것입니다.

커링이란?

커링은 여러 개의 인자를 갖는 함수를 단일 인자를 갖는 함수들이 연속적으로 호출되는 형태로 변환하는 것을 말합니다. 이를 통해 코드를 간결하고 유연하게 작성할 수 있습니다.

예를 들어, 두 숫자를 더하는 함수를 커링해서 구현해보겠습니다.

(defn add [x y] (+ x y))

(def add-curried (partial add 10))
(add-curried 5) ; => 15

위 예제에서 add 함수를 partial 함수를 사용하여 커링하고, 이를 이용하여 add-curried 함수를 호출하는 방식으로 사용했습니다.

빅데이터 처리에 커링 사용하기

빅데이터 처리에는 각 단계에서 다양한 함수를 조합해야 하는 경우가 많습니다. 이때 커링된 함수를 사용하면 함수들을 자유롭게 합성하여 더 큰 함수를 만들 수 있습니다.

예를 들어, 데이터를 필터링하고 변환하는 두 개의 함수가 있다고 가정해봅시다.

(defn filter-data [data pred] (filter pred data))

(defn transform-data [data f] (map f data))

이 두 함수를 커링하여 조합하면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

(def filter-even-data (partial filter-data even?))
(def transform-double-data (partial transform-data #(* 2 %)))

(def process-data (comp transform-double-data filter-even-data))

(process-data [1 2 3 4 5 6 7 8]) ; => (4 8 12 16)

위 코드에서 comp 함수를 사용하여 두 커링된 함수를 조합하여 process-data를 만들었습니다. 이를 통해 데이터 처리 과정을 모듈화하고 원하는 방식으로 조합할 수 있게 되었습니다.

커링된 함수를 사용하여 빅데이터 처리 과정을 모듈화하고 간결하게 작성하는 방법에 대해 알아보았습니다. 커링을 통해 함수를 더 작고 합성 가능한 단위로 나누고, 사용하는 곳에서 유연하게 조합하여 빅데이터 처리를 보다 쉽고 효율적으로 할 수 있습니다.

참고 자료

© 2018 Colin. All rights reserved.