이번 글에서는 Apache Spark 설치 과정을 소개할 예정이다. 큰 목차는 다음과 같다.1. 버전 정보2. SSH 설정3. Spark 설치4. 환경 변수 설정5. Apache Spark 클러스터 구성6. Spark 실행7. Spark 종료8. 마무리  버전 정보본 글에서 사용하는 환경은 다음과 같다.OS: Ubuntu 20.04Java: openjdk-11-jdkHadoop: Hadoop 3.4.0Spark: Spark 3.5.1 SSH 설정Spark는 Hadoop과 마찬가지로 노드 간 통신과 협력이 필요하기 때문에 SSH 설정을 필수적으로 해야한다.이미 되어 있다면 skip해도 된다. 먼저, 사용할 모든 노드의 /etc/hosts 파일에 사용할 노드들의 IP와 이름을 지정해준다. $ sudo vim..

이번 글에서는 RDD(Resilient Distributed Dataset), DataFrame, Dataset에 대해 정리하려고 한다. Spark의 가장 큰 강점 중 하나가 데이터 처리 방식을 추상화한 위에 3가지를 제공한다는 점이다. 3가지의 도입 시기는 다음과 같다.RDD: spark 1.0DataFrame: spark 1.3Dataset: spark 1.6 (alpha version)이제 각각이 무엇인지 알아보자 본 글의 목차는 다음과 같다.1. RDD (Resilient Distributed Dataset)     1.1. What is RDD?     1.2. Transformation     1.3. Action     1.4. RDD 특징2. DataFrame     2.1. DataFra..

이전 글에서 간단히 Apache Spark에 대해 소개하였다.  이번 글에서는 Spark Ecosystem을 구성하는 주요 요소와 각각의 역할을 간단히 정리할 예정이다.또한 Spark Architecture와 실제 작업 흐름이 어떻게 돌아가는지 소개할 예정이다. Spark Ecosystem Spark Ecosystem은 크게 Spark Core, Libraries, Programming interface, Resource Management, Storage로 나뉜다. 각각에 대해 알아보자 Spark CoreSpark Core는 Apache Spark의 중심 컴포넌트로, 모든 추가 기능과 라이브러리들이 이 위에서 동작하며 분산 데이터 처리와 클러스터 자원 관리를 담당한다.특히, RDD(Resilient D..

이번 글에서는 Apache Spark에 대해 소개 하려고 한다. 큰 목차는 다음과 같다.1. Apache Spark 등장배경2. What is Apache Spark? Apache Spark 등장 배경Spark가 뭔지 알기 전에 왜 Spark가 등장했는지 먼저 알아보자. Spark는 Hadoop MapReduce의 한계를 극복하기 위해 탄생했다. 빅데이터의 처리의 필요성이 급증하면서, MapReduce는 데이터 처리의 핵심 기술로 자리 잡았지만 몇가지 단점이 드러났다.1. 느린 처리 속도MapReduce는 디스크 기반으로 데이터를 처리모든 중간 결과를 디스크에 저장하고 다시 읽어오는 방식은 I/O 오버헤드를 발생시킴2. 복잡한 프로그래밍 모델MapReduce는 데이터 처리 워크플로우를 Map과 Reduc..