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Original Artwork © Henri Matisse (1869 ~ 1954), Le Cheval L’Ecuyere et le Clown, 1947, 64.6 x 42.5, Centre Georges-Pompidou

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5 분 소요

[Spark The Definitive Guide - BIG DATA PROCESSING MADE SIMPLE] 책을 중심으로 스파크를 개인 공부를 위해 요약 및 정리해보았습니다.
다소 복잡한 설치 과정은 도커에 미리 이미지를 업로해 놓았습니다. 즉, 도커 이미지를 pull하면 바로 스파크를 사용할 수 있습니다.

도커 설치 및 활용하는 방법 : [Spark] 빅데이터와 아파치 스파크란 - 1.2 스파크 실행하기
도커 이미지 링크 : https://hub.docker.com/r/ingu627/hadoop
예제를 위한 데이터 링크 : FVBros/Spark-The-Definitive-Guide
예제에 대한 실행 언어는 파이썬으로 했습니다.
스칼라는 추후에 다루겠습니다.

기본 실행 방법
1. 예제에 사용 될 데이터들은 도커 이미지 생성 후 spark-3.3.0 안의 하위 폴더 data를 생성 후, 이 폴더에 추가합니다.
1.1 데이터와 도커 설치 및 활용하는 방법은 위에 링크를 남겼습니다.
2. 프로그램 시작은 cd spark-3.3.0 후, ./bin/pyspark 명령어를 실행하시면 됩니다.



1. 아파치 스파크란

  • 아파치 스파크(spark)는 통합 컴퓨팅 엔진이며 클러스 환경에서 데이터를 병렬로 처리하는 라이브러리 집합이다.
  • 스파크는 파이썬, 자바, 스칼라, R을 지원하며 SQL뿐만 아니라 스트리밍, 머신러닝에 이르기까지 넓은 범위의 라이브러리를 제공한다.
  • 스파크는 단일 노트북 환경에서부터 수천 대의 서버로 구성된 클러스터까지 다양한 환경에서 실행할 수 있다.
    • 이런 특성을 활용해 빅데이터 처리를 쉽게 시작할 수 있고 엄청난 규모의 클러스터로 확장해나갈 수 있다.

image

  • Figure 1-1은 스파크에서 제공하는 전체 컴포넌트와 라이브러리이다.



1.1 아파치 스파크의 철학

통합

  • 스파크는 “빅데이터 애플리케이션 개발에 필요한 통합 플랫폼을 제공하자”는 핵심 목표를 가지고 있다.
  • 스파크는 간단한 데이터 읽기에서부터 SQL 처리, 머신러닝 그리고 스트림 처리에 이르기까지 다양한 데이터 분석 작업을 같은 연산 엔진과 일관성 있는 API로 수행할 수 있도록 설계되어 있다.


컴퓨팅 엔진

  • 스파크는 저장소 시스템의 데이터를 연산하는 역할만 수행할 뿐 영구 저장소 역할은 수행하지 않는다.
  • 그 대신 클라우드 기반의 Azure Storage, Amazon S3, 분산 파일 시스템인 Apache Hadoop, 키/값 저장소인 Apache Cassandra, 메시지 전달 서비스인 Apache Kafka 등의 저장소를 지원한다.
  • 스파크는 내부에 데이터를 오랜 시간 저장하지 않으며 특정 저장소 시스템을 선호하지도 않는다.


라이브러리

  • 스파크는 엔진에서 제공하는 표준 라이브러리와 오픈소스 커뮤니티에서 서드파티 패키지 형태로 제공하는 다양한 외부 라이브러리를 지원한다.
  • 스파크는 SQL과 구조화된 데이터를 제공하는 스파크 SQL, 머신러닝을 지원하는 MLlib, 스트림 처리 기능을 제공하는 스파크 스트리밍과 정형 스트리밍, 그래프 분석 엔진인 GraphX 라이브러리를 제공한다.
  • 기본 라이브러리 외에 다양한 저장소 시스템을 위한 커넥터부터 머신러닝을 위한 알고리즘까지 다양한 외부 오픈소스 라이브러리로 존재한다.



1.2 스파크 실행하기

  • 만약 윈도우10 내 리눅스(wsl2)를 설치하고 싶다면 아래 링크를 참고해보길 바란다.
  • 먼저, 윈도우10 또는 우분투에서 도커를 설치한다.
  • 스파크 설치 과정을 대폭 줄이기 위해 미리 도커 이미지를 업로드해놓았다.
  • 명령어 창에 docker pull ingu627/hadoop:spark3.3.0를 실행한다.
    • docker pull ingu627/hadoop:pyspark으로 실행해도 된다. pyspark는 아나콘다 및 pyspark가 설치된 버전이다.
  • 그 후, docker run -it -d -h spark -p 8080:8080 --privileged=true --name spark ingu627/hadoop:spark3.3.0 /sbin/init 명령어를 통해 컨테이너를 실행해준다.


1.2.1 스파크 대화형 콘솔 실행하기

  • 사용자는 다양한 언어를 지원하는 스파크의 대화형 셸을 실행할 수 있다.


  • 파이썬 콘솔 실행하기
  • 홈 디렉토리에서 다음 명령을 실행한다.
    • ./spark-3.3.0/bin/pyspark
    • 대화형 콘솔에서 나가기 명령은 exit()를 실행해주면 된다.

  • 실행결과

    image


  • 스칼라 콘솔 실행하기
  • 홈 디렉토리에서 다음 명령을 실행한다.
    • ./spark-3.3.0/bin/spark-shell
    • 대화형 콘솔에서 나가기 명령은 sys.exit 또는 :quit 를 실행해주면 된다.

  • 실행결과

    image


  • SQL 콘솔 실행하기
  • 홈 디렉토리에서 다음 명령을 실행한다.
    • ./spark-3.3.0/bin/spark-sql
    • 대화형 콘솔에서 나가기 명령은 quit; 또는 exit;를 실행해주면 된다.

  • 실행결과

    image



2.1 스파크의 기본 아키텍처

  • 컴퓨터 클러스터(cluster)는 여러 컴퓨터의 자원을 모아 하나의 컴퓨터처럼 사용할 수 있게 만든다. 하지만, 컴퓨터 클러스터를 구성하는 것만으로는 부족하며 클러스에서 작업을 조율할 수 있는 프레임워크가 필요한데 스파크가 바로 그런 역할을 한다.
  • 스파크가 연산에 사용할 클러스터는 스파크 standalone 클러스터 매니저, 하둡 YARN, Mesos 같은 클러스터 매니저에서 관리한다.
  • 사용자는 클러스터 매니저에 스파크 애플리케이션을 제출(submit)한다.
  • 이를 제출받은 클러스터 매니저는 애플리케이션 실행에 필요한 자원을 할당하며 우리는 할당받은 자원으로 작업을 처리한다.


2.1.1 스파크 애플리케이션

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  • 스파크 애플리케이션 드라이버(driver) 프로세스와 다수의 익스큐터(executor) 프로세스로 구성된다.
    • 애플리케이션 : API를 써서 스파크 위에서 돌아가는 사용자 프로그램
  • 드라이버 프로세스는 클러스터 노드 중 하나에서 실행되며 main() 함수를 실행한다.
    • 이는 스파크 애플리케이션 정보의 유지 관리, 사용자 프로그램이나 입력에 대한 응답, 전반적인 익스큐터 프로세스의 작업과 관련된 분석, 배포 그리고 스케줄링 역할을 수행하기 때문에 필수적이다.
  • 드라이버 프로세스는 애플리케이션의 수명 주기 동안 관련 정보를 모두 유지한다.


  • 익스큐터(executor)는 드라이버 프로세스가 할당한 작업을 수행한다.
    • 즉, 드라이버가 할당한 코드를 실행하고 진행 상황을 다시 드라이버 노드에 보고하는 2가지 역할을 수행한다.


  • 클러스터 매니저는 스파크 standalone 클러스터 매니저, 하둡 YARN, 메소스(Mesos) 중 하나를 선택할 수 있으며 하나의 클러스터에서 여러 개의 스파크 애플리케이션을 실행할 수 있다.
    • 사용 가능한 자원을 파악하기 위해 클러스터 매니저를 사용한다.


2.2 스파크의 다양한 언어 API

  • 스파크의 언어 API를 이용하면 다양한 프로그래밍 언어로 스파크(spark) 코드를 실행할 수 있다.
    • 언어 : 스칼라, 자바, 파이썬, SQL, R

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  • 사용자는 스파크 코드를 실행하기 위해 SparkSession 객체를 진입점으로 사용할 수 있다.
  • 스파크는 사용자를 대신해 파이썬이나 R로 작성한 코드를 익스큐터의 JVM에서 실행할 수 있는 코드로 변환한다.


2.3 스파크 시작하기

  • 다양한 언어로 스파크를 사용할 수 있는 이유는 스파크가 기본적으로 2가지 API를 제공하기 때문이다.
  • 하나는 저수준의 비정형(unstructured) API이며, 다른 하나는 고수준의 정형(structured) API이다.
  • 대화형 모드로 스파크를 시작하면 스파크 애플리케이션을 관리하는 SparkSession이 자동으로 생성된다.
    • 하지만 standalone 애플리케이션으로 스파크를 시작하면 사용자 애플리케이션 코드에서 SparkSession 객체를 직접 생성해야 한다.


2.4 SparkSession

  • 스파크 애플리케이션은 SparkSession이라 불리는 드라이버 프로세스로 제어한다.
  • SparkSession 객체는 스파크 코어 기능들과 상호 작용할 수 있는 진입점을 제공하며 그 API로 프로그래밍을 할 수 있게 해주는 객체이다.
  • 하나의 SparkSession은 하나의 스파크 애플리케이션에 대응한다.
  • 스칼라와 파이썬 콘솔을 시작하면 spark 변수로 SparkSession을 사용할 수 있지만 스파크 애플리케이션에서는 사용자가 SparkSession 객체를 생성해서 써야 한다.

  • 실행결과

    image


  • 다음은 일정 범위의 숫자를 만드는 작업을 수행하는 코드이다.
    • 생성한 DataFrame은 한 개의 컬럼과 1000개의 로우(row)로 구성되며 각 로우에는 0부터 999까지의 값이 할당되어 있다.
    • 이 숫자들은 분산 컬렉션(distributed collection)을 나타낸다.
    • 클러스터 모드에서 코드 예제를 실행하면 숫자 범위의 각 부분이 서로 다른 익스큐터에 할당된다.
myRange = spark.range(1000).toDF("number")

  • 실행결과

    image


2.5 DataFrame

  • DataFrame은 가장 대표적인 정형 API이다.
  • DataFrame은 테이블의 데이터를 로우와 컬럼으로 단순하게 표현한다.
    • 컬럼과 컬럼의 타입을 정의한 목록을 스키마(schema)라고 부른다.

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  • 스프레드시트와의 차이점으로, 스프레드시트는 한 대의 컴퓨터에 있지만, 스파크 DataFrame은 수천 대의 컴퓨터에 분산되어 있다.
  • 여러 컴퓨터에 데이터를 분산하는 이유는 데이터가 너무 크거나 계산에 너무 오랜 시간이 걸릴 수 있기 때문이다.


2.5.1 파티션

  • 스파크는 모든 익스큐터가 병렬로 작업을 수행할 수 있도록 파티션(partition)이라 불리는 청크(chunk) 단위로 데이터를 분할한다.
    • 파티션(partition) : 클러스터의 물리적 머신에 존재하는 로우의 집합을 의미한다.
  • DataFrame의 파티션은 실행 중에 데이터가 컴퓨터 클러스터에서 물리적으로 분산되는 방식을 나타낸다.
  • DataFrame을 사용하면 파티션을 수동 혹은 개별적으로 처리할 필요가 없다.
  • 물리적 파티션에 데이터 변환(transformation)용 함수를 지정하면 스파크가 실제 처리 방법을 결정한다.


2.6 트랜스포메이션

  • 스파크의 핵심 데이터 구조는 불변성(immutable)을 가진다.
    • 즉, 한번 생성하면 변경할 수 없다.
  • DataFrame을 ‘변경’하려면 원하는 변경 방법을 스파크에 알려줘야 한다.
  • 이 때 사용하는 명령을 트랜스포메이션(transformation)이라 부른다.
  • 다음 코드는 Dataframe에서 짝수를 찾는 간단한 트랜스포메이션 예제이다.
divisBy2 = myRange.where("number % 2 = 0")
  • 위 코드를 실행해도 결과는 출력되지 않는다.
  • 추상적인 트랜스포메이션만 지정한 상태이기 때문에 액션(action)을 호출하지 않으면 스파크는 실제 트랜스포메이션을 수행하지 않는다.


  • 트랜스포메이션에는 2가지 유형이 있다.
  • 하나는 좁은 종속성(narrow dependency)이고 다른 하나는 넓은 종속성(wide dependency)이다.

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  • 좁은 종속성을 가진 트랜스포메이션은 각 입력 파티션이 하나의 출력 파티션에만 영향을 미친다.
  • Figure2-4에서 볼 수 있듯이 하나의 파티션이 하나의 출력 파티션에만 영향을 미친다.


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  • 넓은 종속성을 가진 트랜스포메이션은 하나의 입력 파티션이 여러 출력 파티션에 영향을 미친다.
  • 스파크는 클러스터에서 파티션을 교환하는 셔플(shuffle)을 수행한다.
    • 좁은 트랜스포메이션을 사용하면 스파크에서 파이프라이닝(pipelining)을 자동으로 수행한다.
    • 즉, DataFrame에 여러 필터를 지정하는 경우 모든 작업이 메모리에서 일어난다.
    • 하지만, 셔플은 다른 방식으로 동작하는데, 스파크는 셔플의 결과를 디스크에 저장한다.
    • 셔플링(shuffling) : 파티션간 물리적인 데이터 이동 1


2.6.1 지연 연산

  • 지연 연산(lazy evaluation)은 스파크가 연산 그래프를 처리하기 직전까지 기다리는 동작 방식을 의미한다.
  • 스파크는 특정 연산 명령이 내려진 즉시 데이터를 수정하지 않고 원시 데이터에 적용할 트랜스포메이션의 실행 계획(plan)을 생성한다.
  • 스파크는 코드를 실행하는 마지막 순간까지 대기하다가 원형 DataFrame 트랜스포메이션을 간결한 물리적 실행 계획으로 컴파일한다.


  • 스파크는 이 과정을 거치며 전체 데이터 흐름을 최적화하는 강점을 가지고 있다.
  • DataFrame의 조건절 푸시다운(predicate pushdown)이 한 예가 될 수 있다.
    • 아주 복잡한 스파크 잡(job)이 원시 데이터에서 하나의 로우만 가져오는 필터를 가지고 있다면 필요한 레코드 하나만 읽는 가장 효율적이다.
    • 스파크는 이 필터를 데이터소스로 위임하는 최적화 작업을 자동으로 수행한다.


2.8 액션

  • 사용자는 트랜스포메이션을 사용해 논리적 실행 계획을 세울 수 있다.
  • 하지만 실제 연산을 수행하려면 액션(action) 명령을 내려야 한다.
    • 액션(action)은 일련의 트랜스포메이션으로부터 결과를 계산하도록 지시하는 명령이다.
divisBy2.count()
# 500


  • count 외에도 다음 3가지 유형의 액션이 있다.

    1. 콘솔에서 데이터를 보는 액션
    2. 각 언어로 된 네이티브 객체에 데이터를 모으는 액션
    3. 출력 데이터소스에 저장하는 액션
  • 액션을 지정하면 스파크 잡(job)이 시작된다.
    • 잡(job) : 스파크 액션에 대한 응답으로 생성되는 여러 태스크로 이루어진 병렬 연산
    • 태스크(task) : 스파크 익스큐터로 보내지는 작업 실행의 가장 기본적인 단위
  • 스파크 잡은 필터(좁은 트랜스포메이션)를 수행한 후 파티션별로 레코드 수를 카운트(넓은 트랜스포메이션)한다.
  • 그리고 각 언어에 적잡한 네이티브 객체에 결과를 모은다.


2.8 스파크 UI

  • 스파크 UI는 스파크 잡의 진행 상황을 모니터링할 때 사용한다.
  • 스파크 UI는 드라이버 노드의 4040 포트로 접속할 수 있다.
    • 127.0.0.1:4040

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  • 스파크 UI에서 스파크 잡의 상태, 환경 설정, 클러스터 상태 등의 정보를 확인할 수 있다.
  • 스파크 UI는 스파크 잡을 튜닝하고 디버깅할 때 매우 유용하다.





References

  1. [Spark] 파티션, 셔플링에 대해서 - anjinwoong ↩

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