(왜) 우리는 RDD에 대해 캐시(cache) 또는 지속성(persist)을 호출해야 할까요?

강건한 분산 데이터 세트 (RDD)가 텍스트 파일이나 컬렉션 (또는 다른 RDD)으로부터 생성될 때 RDD 데이터를 메모리에 저장하기 위해 명시적으로 cache 또는 persist를 호출해야 할까요? 아니면 RDD 데이터는 기본적으로 분산 방식으로 메모리에 저장되나요?

val textFile = sc.textFile(/user/emp.txt)

내가 이해한대로 위 단계 이후에 textFile은 RDD이며 모든/일부 노드의 메모리에서 사용 가능합니다.

그렇다면 왜 cache 또는 persist를 textFile RDD에 호출해야 할까요?

답변 1

RDD의 대부분의 작업은 지연됩니다. RDD를 작업들의 설명으로 생각해보세요. RDD는 데이터가 아닙니다. 그래서 이 라인:

val textFile = sc.textFile(/user/emp.txt)

아무것도 하지 않습니다. 이 코드는 이 파일을로드해야한다고 말하는 RDD를 생성합니다. 이 시점에서 파일은 로드되지 않습니다.

데이터 내용을 관찰하는 RDD 작업은 게으를 수 없습니다. (이를 작업이라고합니다.) 예를들어 RDD.count는 파일의 라인 수를 알려주기 위해 파일을 읽어야합니다. 그래서 textFile.count를 작성하면 해당 시점에서 파일이 읽히고, 라인이 계산되고, 카운트가 반환됩니다.

textFile.count를 다시 호출하면 어떻게됩니까? 똑같이 파일이 다시 읽히고 재계산됩니다. 아무것도 저장되지 않습니다. RDD는 데이터가 아닙니다.

그렇다면 RDD.cache는 무엇을하는 것일까요? 위의 코드에 textFile.cache를 추가하면:

val textFile = sc.textFile(/user/emp.txt)
textFile.cache

아무 동작도 수행하지 않습니다. RDD.cache도 지연 연산입니다. 파일은 아직 읽히지 않습니다. 그러나 이제 RDD는 이 파일을 읽고 내용을 캐시하라고 말합니다. 그런 다음 textFile.count를 첫 번째로 실행하면 파일이 로드되고 캐시되고 계수됩니다. textFile.count를 두 번째로 호출하면 작업이 캐시를 사용합니다. 그것은 단순히 캐시에서 데이터를 가져와 라인을 계수합니다.

캐시 동작은 사용 가능한 메모리에 따라 다릅니다. 예를 들어 파일이 메모리에 들어 맞지 않으면 textFile.count는 보통의 동작으로 돌아가 파일을 다시 읽습니다.

답변 2

RDDS를 캐시하거나 지속(persist) 시킬 필요가 있는 이유에 대해 알아보겠습니다. 이 요점은 검색 엔진 최적화에도 중요한 역할을 합니다.
RDDS는 Apache Spark에서 데이터를 처리하는 데 사용되는 기본적인 데이터 구조입니다. RDD는 불변(immutable)하며, 다른 RDD로 변환하거나 액션을 수행하여 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 RDD를 효율적으로 활용하기 위해서는 캐시 또는 지속을 사용해야 합니다.
RDDS를 캐시하면, 한 번 계산한 결과를 메모리에 저장하여 재사용할 수 있습니다. 이는 반복적인 계산이나 작업에 매우 유용합니다. 예를 들어, 어떤 데이터를 여러 번 읽어야 하는 경우에는 RDD를 캐시하여 처음 읽은 결과를 재사용할 수 있습니다. 이는 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있는 방법입니다.
RDDS를 지속(persist)시키면, RDD가 디스크나 다른 노드에 저장됩니다. 이는 메모리 용량이 부족한 경우에 유용합니다. 한 번 계산한 결과를 디스크에 저장하면, 전체 데이터셋을 일정 시간 동안 유지할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 계산된 결과에 다시 액세스할 때 디스크에 접근할 필요가 없어지므로 속도가 향상됩니다.
또한, RDD를 캐시하거나 지속시키면 네트워크 비용을 줄일 수 있습니다. 데이터를 전송하는 데에는 네트워크 대역폭과 시간이 소요됩니다. RDD를 캐시하면, 동일한 데이터를 다시 전송할 필요가 없어집니다. 따라서 데이터 전송 속도가 향상되어 작업 속도가 빨라집니다.
RDDS의 캐시와 지속은 매우 중요합니다. 이를 통해 반복적인 계산과 작업에서 리소스와 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 RDD를 메모리나 디스크에 저장하여 데이터 액세스 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 이점들은 Apache Spark의 성능을 최적화하고 분산 컴퓨팅에서 뛰어난 결과를 얻는 데 도움을 줍니다.
결론적으로, RDD를 캐시하거나 지속시킬 필요가 있습니다. 이는 고성능 분산 컴퓨팅을 위해 필수적인 작업이며, 시간과 리소스를 효율적으로 활용하는 데 큰 역할을 합니다. RDD의 캐시와 지속은 데이터 처리 작업을 최적화하고 성능을 향상시키는 중요한 요소입니다.