당신은 주제를 찾고 있습니까 “아파치 스파크 – 아파치 스파크 개념 설명1“? 다음 카테고리의 웹사이트 ppa.maxfit.vn 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://ppa.maxfit.vn/blog. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 min zzang 이(가) 작성한 기사에는 조회수 8,307회 및 좋아요 132개 개의 좋아요가 있습니다.
Apache Spark는 SQL, 스트리밍, 머신러닝 및 그래프 처리를 위한 기본 제공 모듈이 있는 대규모 데이터 처리용 통합 분석 엔진입니다.
아파치 스파크 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 아파치 스파크 개념 설명1 – 아파치 스파크 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
아파치 스파크란 무엇일까요? 실습 전에 참고차 영상을 보시면 좋을 것 같습니다.
INDEX
1. spark란
2. cluster란
3. spark config란
3 가지에 대해 알아보도록 하겠습니다.
아파치 스파크 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
[Spark] Apache Spark(아파치 스파크)란? – 개발자 김모씨
이 때 등장한 것이 아파치 스파크이다. 아파치 스파크는 인메모리상에서 동작하기 때문에, 반복적인 처리가 필요한 작업에서 속도가 하둡보다 최소 1000배 …
Source: artist-developer.tistory.com
Date Published: 1/26/2022
View: 4029
Apache Spark™ – Unified Engine for large-scale data analytics
Apache Spark is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.
Source: spark.apache.org
Date Published: 8/7/2021
View: 1926
Apache Spark #1 – 아키텍쳐 및 기본 개념 – 조대협
Apache Spark의 개념 이해 · #1 기본 동작 원리 및 아키텍처 · 아파치 스파크는 빅데이터 분석 프레임웍으로, 하둡의 단점을 보완하기 위해서 탄생하였다.
Source: bcho.tistory.com
Date Published: 3/21/2022
View: 354
[빅데이터] 하둡(Hadoop)과 아파치 스파크(Spark) 파헤치기
그래서 대안으로 나온 것이 아파치 스파크(Apache Spark)입니다. 맵리듀스와 비슷한 목적의 업무를 수행하는데 메모리를 활용한 굉장히 빠른 데이터 처리 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 11/28/2021
View: 3828
아파치 스파크(Apache Spark)란 – velog
아파치 스파크는 통합 컴퓨팅 엔진이며 클러스터 환경에서 데이터를 병렬로 처리하는 라이브러리 집합입니다. 스파크는 가장 활발하게 개발되고 있는 …
Source: velog.io
Date Published: 11/17/2022
View: 8512
아파치 스파크 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
아파치 스파크(Apache Spark)는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크이다. 원래 캘리포니아 대학교 버클리의 AMPLab에서 개발된 스파크의 코드베이스는 나중에 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 11/30/2021
View: 1020
“하둡을 제압한 빅데이터 플랫폼” 아파치 스파크란 무엇인가
아파치 스파크(Apache Spark)는 매우 큰 데이터 집합을 대상으로 빠르게 처리 작업을 수행하는 한편, 단독으로 또는 다른 분산 컴퓨팅 툴과 조율해 …
Source: www.itworld.co.kr
Date Published: 8/11/2021
View: 5375
1.스파크? – 빅데이터 – 스칼라(scala), 스파크(spark)로 시작하기
아파치 스파크(apache spark)는 2011년 버클리 대학의 AMPLab에서 개발되어 현재는 아파치 재단의 오픈소스로 관리되고 있는 인메모리 기반의 대용량 데이터 고속 처리 …
Source: wikidocs.net
Date Published: 4/5/2021
View: 1156
주제와 관련된 이미지 아파치 스파크
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 아파치 스파크 개념 설명1. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
주제에 대한 기사 평가 아파치 스파크
- Author: min zzang
- Views: 조회수 8,307회
- Likes: 좋아요 132개
- Date Published: 2019. 2. 22.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=D3TLh_QVGPg
Apache Spark란?
Spark 생태계에는 다음과 같은 5가지 주요 구성요소가 포함됩니다.
1. Spark Core는 범용 분산 데이터 처리 엔진이며 그 위에 SQL, 스트림 처리, 머신러닝, 그래프 계산을 위한 라이브러리가 있습니다. 이 모든 라이브러리를 애플리케이션에서 함께 사용할 수 있습니다. Spark Core는 전체 프로젝트의 기반으로서 분산된 작업 디스패치, 예약, 기본 I/O 기능을 제공합니다.
2. Spark SQL은 구조화된 데이터를 사용하는 작업을 위한 Spark 모듈이며 다양한 데이터 소스에 액세스하는 일반적인 방법을 지원합니다. Spark SQL에서는 SQL이나 친숙한 DataFrame API를 사용하여 Spark 프로그램 내의 구조화된 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Spark SQL은 HiveQL 구문을 지원하며 기존 Apache Hive 웨어하우스에 대한 액세스를 허용합니다. 서버 모드에서는 자바 데이터베이스 연결 또는 개방형 데이터베이스 연결을 통해 표준 연결을 제공합니다.
3. Spark Streaming은 확장 가능하고 내결함성 있는 스트리밍 솔루션을 쉽게 빌드할 수 있게 해줍니다. 또한 스트림 처리에 Spark 언어 통합 API를 활용하므로 일괄 작업과 동일한 방식으로 스트리밍 작업을 작성할 수 있습니다. Spark Streaming은 자바, Scala, Python을 지원하며 즉시 사용 가능한 스테이트풀(Stateful), Exactly-Once(정확히 1회만 실행) 시맨틱스를 갖추고 있습니다.
4. MLlib는 실용적인 ML을 확장 가능하고 쉽게 만드는 도구를 갖춘 Spark 확장형 머신러닝 라이브러리입니다. MLlib에는 분류, 회귀분석, 추천 및 클러스터링 등 일반적인 학습 알고리즘이 많이 포함되어 있습니다. 또한 기능 변환, ML 파이프라인 구성, 모델 평가, 분산 선형 대수, 통계를 포함한 워크플로와 기타 유틸리티도 포함되어 있습니다.
5. GraphX는 그래프와 그래프 병렬 계산을 위한 Spark API로서 유연성이 뛰어나며 그래프와 컬렉션 모두에서 원활하게 작동합니다. 또한 추출/변환/로드와 탐색 분석, 그리고 반복적 그래프 계산이 한 시스템 내에 통합되어 있습니다. GraphX에는 매우 유연한 API 외에도 다양한 그래프 알고리즘이 포함되어 있습니다. 성능 면에서는 가장 빠른 그래프 시스템과 필적하는 동시에 Spark의 유연성, 내결함성, 사용 편의성도 유지합니다.
[Spark] Apache Spark(아파치 스파크)란?
728×90
반응형
빅데이터 빅데이터 빅데이터….
뉴스에서고, 채용공고에서고 연일 화두에 오르는 키워드이다.
특히 이 글을 보는 당신이 컴공이라면,
마치 족쇄마냥 우리의 진로를 고민하게 만드는 단어일 것이다.
본 시리즈는 그대의 고민을 해결코자!
빅데이터하면 가장 먼저 떠오르는, 아파치 스파크에 대한 Guide를 제공할 것이다!
빅데이터 분산처리 플랫폼
아파치 스파크를 한 마디로 정의하자면,
“빅데이터 처리를 위한 오픈소스 분산 처리 플랫폼”,
또는
“빅데이터 분산 처리 엔진” 정도로 표현할 수 있다.
여기서 빅데이터란,
“기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량 의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술”(위키피디아 발췌)
정도로 정의할 수 있다.
다시 말하면,
기존에는 정형 데이터를 RDBMS를 사용하여
큐잉, 샤딩(Hash를 사용한 DB 분산 등의 방법으로 처리하였는데,
데이터가 급격하게 증대함에 따라 사진, 동영상 등을 포함하여
N TB/s 이상의 대용량의 다양한 데이터를 고속으로 처리해야 되는 환경에 직면하였다.
이를 효율적으로 처리하기위해 등장한 것이 “빅데이터 분산처리 플랫폼”이다.
빅데이터의 수집부터 저장, 처리, 관리까지의 항목을 아래와 같이 나열하면,
아파치 스파크는 ‘빅데이터 처리’부를 용이하게 작업하기 위한 플랫폼이라 할 수 있다.
Apache Spark(아파치 스파크)의 등장
빅데이터의 개념이 등장하였을 당시,
“빅데이터 처리 = 하둡(Hadoop)”이라고 할 정도로, 하둡 에코시스템이 시장을 지배하였다.
하둡은 HDFS(Hadoop Distributed File System)라고 불리는, 분산형 파일 시스템을 기반으로 만들어졌다.
데이터 처리 시, HDFS와 ‘맵리듀스’라고 불리는 대형 데이터셋 병렬 처리 방식에 의해 동작한다.
문제는 하둡의 HDFS가 DISK I/O를 기반으로 동작한다는 것에 있었다.
실시간성 데이터에 대한 니즈(NEEDS)가 급격하게 증가하면서, 하둡으로 처리하기에는 속도 측면에서 부적합한 시나리오들이 등장하기 시작하였다.
더 나아가, 컴퓨터 H/W들의 가격이 빠른 속도로 다운되면서,
기존에 고가로 취급되던 메모리를 고용량으로 사용할 수 있게 되었다.
이 때 등장한 것이 아파치 스파크이다.
아파치 스파크는 인메모리상에서 동작하기 때문에,
반복적인 처리가 필요한 작업에서 속도가 하둡보다 최소 1000배 이상 빠르다.
이를 통해 데이터 실시간 스트리밍 처리라는 니즈를 충족함으로써, 빅데이터 프레임워크 시장을 빠르게 잠식해가고 있다.
그러나 최근에는 이러한 경쟁 관계를 넘어서,
‘하둡 + 스파크’라는 둘의 연계가 하나의 큰 흐름으로 자리잡았다.
하둡의 YARN 위에 스파크를 얹고, 실시간성이 필요한 데이터는 스파크로 처리하는 방식으로,
대부분의 기업들과 연구단체에서 이와 같은 아키텍처를 구성하여 동작 중에 있다.
스파크의 구조
https://towardsdatascience.com/getting-started-with-apache-spark-ad9d59e71f6f
아파치 스파크는 위와 같이 다양한 컴포넌트와 라이브러리를 지원한다.
기본적으로 Scala, JAVA, Pyhon 등의 다양한 언어 기반의 고수준 API를 사용 가능하다.
더 나아가, SQL의 기능을 담당하는 Spark SQL, 실시간 데이터 처리를 지원하는 Spark Streaming, 여러 머신러닝 기법을 지원하는 MLlib 등 다양하고 넓은 범위의 라이브러리가 있으며, 지속적으로 확장되어 가고 있다.
특히 MLlib는 최근 크게 각광받고 있어, 금융권 등 국내의 데이터 실시간 분석에서 스파크 비율이 압도적으로 높은 추세이다. 물론, Tensorflow/Pytorch 등을 활용한 딥러닝 정도의 퍼포먼스는 현재 발휘하지 못하지만, 기계학습 분야에서는 충분한 퍼포먼스를 발휘하고 있다.
또한 Spark Streaming은 Kafka, Hadoop과 연계 가능한 스파크의 확장성 덕분에, 위와 같은 구조로 대부분의 기업에서 활용되고 있다.
카프카, 플럼, 키네시스, TCP 소켓 등 다양한 경로를 통해서 데이터를 입력 받고, map, reduce, window 등의 연산을 통해 데이터를 분석하여 최종적으로 파일시스템, 데이터베이스 등에 적재된다.
728×90
반응형
Unified engine for large-scale data analytics
The most widely-used engine for scalable computing
Thousands of companies, including 80% of the Fortune 500, use Apache Spark ™ .
Over 2,000 contributors to the open source project from industry and academia.
Apache Spark #1
Apache Spark의 개념 이해
#1 기본 동작 원리 및 아키텍처
조대협 (http://bcho.tistory.com)
아파치 스파크는 빅데이터 분석 프레임웍으로, 하둡의 단점을 보완하기 위해서 탄생하였다. 하둡을 대체하기 보다는 하둡 생태계를 보완하는 기술로 보면 되는데 실제로 기동할때 하둡의 기능들을 사용하게 된다.
하둡이 맵리듀스 방식으로 디스크(HDFS)에 저장된 파일 데이터를 기반으로 배치 분석을 진행한다면, 스파크는 디스크나 기타 다른 저장소(데이터 베이스등)에 저장된 데이터를 메모리로 올려서 분석하는 방식으로 배치 분석 뿐만 아니라, 스트리밍 데이터 양쪽 분석을 모두 지원한다.
기본 동작 원리 및 아키텍쳐
기본적인 동작 원리를 살펴 보면 다음과 같다.
스파크 클러스터의 구조는 크게 Master node 와 worker 노드로 구성된다. Master node는 전체 클러스터를 관리하고 분석 프로그램을 수행하는 역할을 한다. (사용자가 만든 분석 프로그램을 Driver Program 이라고 한다.) 이 분석 프로그램을 스파크 클러스터에 실행하게 되면 하나의 JOB이 생성된다. J
이렇게 생성된 JOB이 외부 저장소 (HDFS와 같은 파일 시스템이나 외부 데이터 베이스)로 부터 데이터를 로딩하는 경우, 이 데이터는 스파크 클러스터 Worker node로 로딩이 되는데, 로딩된 데이터는 여러 서버의 메모리에 분산되어 로딩이 된다. 이렇게 스파크 메모리에 저장된 데이터 객체를 RDD라고 한다.
이렇게 로딩된 데이터는 애플리케이션 로직에 의해서 처리되는데, 하나의 JOB이 여러 worker node에 분산된 데이터를 이용해서 분산되어 실행되기 때문에, 하나의 JOB은 여러개의 Task로 분리되어 실행이 된다. 이렇게 나눠진 Task를 실행하는 것을 Executor 라고 한다.
클러스터 매니저(Cluster Manager)
스파크는 데이터를 분산 처리하기 위해서 하나의 클러스터 내에 여러대의 머신, 즉 워커(Worker)들로 구성된다. 하나의 JOB이 여러대의 워커에 분산되서 처리되기 위해서는 하나의 JOB을 여러개의 TASK로 나눈 후에, 적절하게 이 TASK들을 여러 서버에 분산해서 배치 해야 한다. 또한 클러스터내의 워크 들도 관리를 해줘야 하는데, 이렇게 클러스터내의 워커 리소스를 관리하고 TASK를 배치 하는 역할을 하는 것이 클러스터 매니저이다.
워크들을 관리할 수 있는 클러스터 매니저는 일종의 스파크 런타임이라고 생각하면 되는데, 아래 그림과 같이 Standalone , Yarn, SIMR 등의 타입이 있다.
Standalone은 하나의 머신 내에서 스파크를 운영하는 방식으로 로컬 개발 환경등에 적합한다. 다른 방식으로는 하둡 2.X의 리소스 매니저인 YARN을 사용하여, YARN으로 하여금 클러스터내에 TASK를 배치하도록 하는 방법이 있고, 하둡 1.X 이하를 사용할 경우 하둡의 맵리듀스안에 맵 작업으로 스파크 TASK를 맵핑하는 Spark In MR (SIMR)방식이 있다.
하둡 에코 시스템 외에도 다른 클러스터 매니저를 사용할 수 있는데, 대표적으로 Apache Mesos나, Kubernetes등을 클러스터 매니저로 사용이 가능하다.
스토리지
스파크는 메모리 베이스로 데이터를 처리하지만 외부 스토리지는 포함하고 있지 않기 때문에 별도의 외부 스토리지를 사용해야 한다. 가장 대표적으로 사용되는것이 하둡의 HDFS 분산 파일 시스템이고, 클라우드의 경우 AWS S3나 Google Cloud의 Google Cloud Storage(GCS)등을 사용한다.
데이터 베이스로는 분산 노드에서 데이터를 동시에 읽어드려야 하기 때문에, 분산 처리를 잘 지원할 수 있는 NoSQL인 HBase등이 널리 사용된다. 그외에도 목적에 따라서 Solr, Kudu 등의 데이터 스토어를 사용한다.
파일 포맷
만약에 스파크 데이터를 파일로 저장할 경우 여러가지 파일 포맷을 사용할 수 있는데, 대표적으로 사용되는 파일 포맷들은 다음과 같다.
CSV,JSON : 우리가 일반적으로 사용하는 TEXT기반의 파일 포맷으로, 사람이 읽을 수 는 있지만 압축이 되지 않았기 때문에 용량이 크다
Parquet (Columna) : 스파크와 함께 가장 널리함께 사용되는 파일 포맷으로 바이너리 포맷을 사용한다. 특히 데이터 뿐만 아니라 컬럼명, 데이터 타입, 기본적인 통계 데이타등의 메터 데이터를 포함한다.
CSV,JSON과는 다르게 기본적인 압축 알고리즘을 사용하고 특히 snappy와 같은 압축 방식을 사용했을때, 원본 데이터 대비 최대 75% 까지 압축이 가능하다.
Parquet 포맷의 특징은 WORM (Write Once Read Many)라는 특성을 가지고 있는데, 쓰는 속도는 느리지만, 읽는 속도가 빠르다는 장점이 있다. 그리고 컬럼 베이스의 스토리지로 컬럼 단위로 저장을 하기 때문에, 전체테이블에서 특정 컬럼 만 쿼리하는데 있어서 빠른 성능을 낼 수 있다.
만약 ROW에서 전체 컬럼을 리턴해야 하는 시나리오의 경우에는 Avro가 더 유리하다.
Avro (Row) : Avro는 Paquet 과 더불어 스파크와 함께 널리 사용되는 바이너리 데이터 포맷으로 Parquet이 컬럼 베이스라면, Avro는 로우 베이스로 데이터를 저장한다. Avro는 바이너리로 데이터를 저장하고 스키마는 JSON 파일에 별도로 저장한다. 그래서 사용자가 바이너리 파일을 이해할 필요 없이 JSON 만으로도 전체적인 데이터 포맷에 대한 이해가 가능하다.
참고 문서 : https://luminousmen.com/post/big-data-file-formats#:~:text=Apache%20Spark%20supports%20many%20different,and%20Avro%20using%20Apache%20Spark.
[빅데이터] 하둡(Hadoop)과 아파치 스파크(Spark) 파헤치기
지금까지의 글을 읽고 모두들 그렇다면 ‘뭐가 더 나아?’ 라고 의문을 던져 볼 수 있을 것 같습니다. 제 결론은 그래요. (◕ᴥ◕) ‘둘 다 방식은 다르지만 좋은 프레임워크인 것은 확실하다.’ 한 예로 고장이 났을 상황을 들어본다면, 하둡같은 경우는 매번 운영한 결과를 디스크에 기록하기 때문에 시스템에 사고나 고장이 나면 그 결과를 활용할 수 있기때문에 매우 유용하고, 스파크 같은 경우는 탄력적 분상형 데이터셋을 활용하여 데이터 오브젝트들을 클러스터 전반에 분산하여 사고가 나면 완벽하게 복구할 수 있게 만들어 줍니다. 어떤 식으로든 고장에서 회복시킬 수 있지만 그 방법만 다를 뿐이거든요.
따라서 하둡과 스파크 중 어떤 프레임워크를 쓰는게 더 나은지 고민 중이라면 데이터를 어떻게 다루고 싶은지에 대하여 생각해 본 후 결정하는게 좋을 것 같습니다.
하둡은 데이터 일괄처리를 최선으로 하며, 페타바이트급의 데이터를 저렴한 비용으로 저장, 처리할 수 있고 스파크는 스트리밍 데이터로의 전환을 편리하게 할 수 있다는 장점 때문이죠. 물론 스파크는 하둡과 쓰기 위해 개발되었기 때문에 다른 클라우드 기반의 분산 데이터 플랫폼보다는 하둡과 함께 쓰면 더 좋은 것이 사실이니 참고하시구요!
“하둡을 제압한 빅데이터 플랫폼” 아파치 스파크란 무엇인가
Offcanvas
Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.
1.스파크?
아파치 스파크(apache spark)는 2011년 버클리 대학의 AMPLab에서 개발되어 현재는 아파치 재단의 오픈소스로 관리되고 있는 인메모리 기반의 대용량 데이터 고속 처리 엔진으로 범용 분산 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다.
2014년 5월 정식 출시되었고, 2020년 5월 현재 2.4.5버전이 가장 최신 버전입니다. 또한, 2019년 12월 스파크 3.0의 프리뷰 버전이 출시 되었습니다.
특징
스파크의 특징은 다음과 같습니다.
Speed 인메모리(In-Memory) 기반의 빠른 처리
Ease of Use 다양한 언어 지원(Java, Scala, Python, R, SQL)을 통한 사용의 편이성
Generality SQL, Streaming, 머신러닝, 그래프 연산 등 다양한 컴포넌트 제공
Run Everywhere YARN, Mesos, Kubernetes 등 다양한 클러스터에서 동작 가능 HDFS, Casandra, HBase 등 다양한 파일 포맷 지원
각 특징에 대해서 알아보겠습니다.
인메모리 기반의 빠른 처리
스파크는 인메모리 기반의 처리로 맵리듀스 작업처리에 비해 디스크는 10배, 메모리 작업은 100배 빠른 속도를 가지고 있습니다. 맵리듀스는 작업의 중간 결과를 디스크에 쓰기 때문에 IO로 인하여 작업 속도에 제약이 생깁니다. 스파크는 메모리에 중간 결과를 메모리에 저장하여 반복 작업의 처리 효율이 높습니다.
다양한 컴포넌트 제공
스파크는 단일 시스템 내에서 스파크 스트리밍을 이용한 스트림 처리, 스파크 SQL을 이용한 SQL 처리, MLib 를 이용한 머신러닝 처리, GraphX를 이용한 그래프 프로세싱을 지원합니다. 추가적인 소프트웨어의 설치 없이도 다양한 애플리케이션을 구현할 수 있고, 각 컴포넌트간의 연계를 이용한 애플리케이션의 생성도 쉽게 구현할 수 있습니다.
다양한 언어 지원
스파크는 자바, 스칼라, 파이썬, R 인터페이스등 다양한 언어를 지원하여 개발자에게 작업의 편의성을 제공합니다. 하지만 언어마다 처리하는 속도가 다릅니다. 따라서 성능을 위해서는 Scala 로 개발을 진행하는 것이 좋습니다.
다양한 클러스터 매니저 지원
클러스터 매니저로 YARN, Mesos, Kubernetes, standalone 등 다양한 포맷을 지원하여 운영 시스템 선택에 다양성을 제공합니다. 또한, HDFS, 카산드라, HBase, S3 등의 다양한 데이터 포맷을 지원하여 여러 시스템에 적용이 가능합니다.
다양한 파일 포맷 지원 및 Hbase, Hive 등과 연동 가능
스파크는 기본적으로 TXT, Json, ORC, Parquet 등의 파일 포맷을 지원합니다. S3, HDFS 등의 파일 시스템과 연동도 가능하고, HBase, Hive 와도 간단하게 연동할 수 있습니다.
컴포넌트 구성
스파크 컴포넌트 구성은 스파크 라이브러리, 스파크 코어, 클러스터 매니저로 구분되어 있습니다.
스파크 코어
Spark Core는 메인 컴포넌트로 작업 스케줄링, 메모리 관리, 장애 복구와 같은 기본적인 기능을 제공하고, RDD, Dateset, DataFrame을 이용한 스파크 연산을 처리합니다.
스파크 라이브러리
스파크 라이브러리는 빅데이터 처리를 위한 작업용 라이브러리 입니다. 스파크의 공식 지원 라이브러리는 다음과 같습니다.
Spark SQL
스파크 SQL은 SQL을 이용하여 RDD, DataSet, DataFrame 작업을 생성하고 처리합니다. 하이브 메타스토어와 연결하여 하이브의 메타 정보를 이용하여 SQL 작업을 처리할 수 있습니다. 샤크(Shark)는 하이브에서 스파크 작업을 처리할 수 있도록 개발하는 외부 프로젝트 였는데 현재는 스파크 SQL로 통합되었습니다.
Spark Streaming
스파크 스트리밍은 실시간 데이터 스트림을 처리하는 컴포넌트 입니다. 스트림 데이터를 작은 사이즈로 쪼개어 RDD 처럼 처리합니다.
MLib
MLib는 스파크 기반의 머신러닝 기능을 제공하는 컴포넌트입니다. 분류(classification), 회귀(regression), 클러스터링(clustering), 협업 필터링(collaborative filtering) 등의 머신러닝 알고리즘과 모델 평가 및 외부 데이터 불러오기 같은 기능도 지원합니다.
GraphX
GraphX는 분산형 그래프 프로세싱이 가능하게 해주는 컴포넌트입니다. 각 간선이나 점에 임의의 속성을 추가한 지향성 그래프를 만들 수 있습니다.
클러스터 매니저
스파크 작업을 운영하는 클러스터 관리자 입니다. 스파크는 다양한 클러스터 매니저를 지원합니다. 스파크에서 제공하는 스탠드얼론(Standalone) 관리자를 이용할 수도 있고, 메조스(Mesos), 얀(YARN), 큐버네티스(Kubernetes) 등의 관리자를 지원합니다.
키워드에 대한 정보 아파치 스파크
다음은 Bing에서 아파치 스파크 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 아파치 스파크 개념 설명1
- 동영상
- 공유
- 카메라폰
- 동영상폰
- 무료
- 올리기
아파치 #스파크 #개념 #설명1
YouTube에서 아파치 스파크 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 아파치 스파크 개념 설명1 | 아파치 스파크, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.