아파치 스파크 튜토리얼 - 스파크 튜토리얼

Apache Spark 튜토리얼은 Spark의 기본 및 고급 개념을 제공합니다. Spark 튜토리얼은 초보자와 전문가를 위해 설계되었습니다.

Spark는 SQL, 스트리밍, 기계 학습 및 그래프 처리를 위한 내장 모듈을 포함하여 대규모 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진입니다.

Spark 튜토리얼에는 Spark 소개, Spark 설치, Spark 아키텍처, Spark 구성 요소, RDD, Spark 실시간 예제 등 Apache Spark의 모든 주제가 포함되어 있습니다.

pyspark 튜토리얼

스파크란 무엇인가요?

Apache Spark는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 주요 목적은 실시간으로 생성된 데이터를 처리하는 것입니다.

Spark는 Hadoop MapReduce를 기반으로 구축되었습니다. Hadoop의 MapReduce와 같은 대체 접근 방식이 컴퓨터 하드 드라이브에 데이터를 기록하는 반면 메모리에서 실행되도록 최적화되었습니다. 따라서 Spark는 다른 대안보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리합니다.

아파치 스파크의 역사

Spark는 2009년 UC Berkeley의 AMPLab에서 Matei Zaharia에 의해 시작되었습니다. 2010년 BSD 라이선스에 따라 오픈 소스로 공개되었습니다.

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2013년에 이 프로젝트는 Apache Software Foundation에 인수되었습니다. 2014년 스파크는 최상위 아파치 프로젝트로 떠올랐습니다.

아파치 스파크의 특징

빠른- 최첨단 DAG 스케줄러, 쿼리 최적화 프로그램, 물리적 실행 엔진을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터 모두에 고성능을 제공합니다.사용하기 쉬운- Java, Scala, Python, R 및 SQL로 애플리케이션을 작성하는 것이 용이합니다. 또한 80명 이상의 고급 운영자를 제공합니다.대부분- SQL과 DataFrames, 머신러닝을 위한 MLlib, GraphX, Spark Streaming 등의 라이브러리 모음을 제공합니다.경량- 대규모 데이터 처리에 사용되는 경량 통합 분석 엔진입니다.어디서나 실행- Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, 독립형 또는 클라우드에서 쉽게 실행할 수 있습니다.

스파크의 사용법

데이터 통합:시스템에서 생성된 데이터는 분석을 위해 결합할 만큼 일관성이 없습니다. 시스템에서 일관된 데이터를 가져오기 위해 ETL(추출, 변환 및 로드)과 같은 프로세스를 사용할 수 있습니다. Spark는 이러한 ETL 프로세스에 필요한 비용과 시간을 줄이기 위해 사용됩니다.스트림 처리:로그 파일 등 실시간으로 생성되는 데이터를 처리하는 것은 항상 어렵습니다. Spark는 데이터 스트림을 작동할 수 있을 만큼 능력이 있으며 잠재적인 사기 작업을 거부합니다.기계 학습:데이터 양의 증가로 인해 기계 학습 접근 방식이 더욱 실현 가능해지고 점점 더 정확해지고 있습니다. 스파크는 데이터를 메모리에 저장할 수 있고 반복 쿼리를 빠르게 실행할 수 있어 머신러닝 알고리즘 작업이 수월하다.대화형 분석:Spark는 신속하게 응답을 생성할 수 있습니다. 따라서 미리 정의된 쿼리를 실행하는 대신 대화형으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

전제 조건

Spark를 배우기 전에 Hadoop에 대한 기본 지식이 있어야 합니다.

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청중

Spark 튜토리얼은 초보자와 전문가를 돕기 위해 설계되었습니다.

문제

이 Spark 튜토리얼에서는 어떤 문제도 발견하지 못할 것이라고 확신합니다. 다만, 틀린 부분이 있을 경우 문의 양식에 문제를 게시해 주시기 바랍니다.