아파치 스파크는 하둡 없이 실행 가능한가요?

Spark와 Hadoop 사이에는 의존성이 있나요?

아니라면, Hadoop 없이 Spark를 실행할 때 놓치게 되는 기능은 있나요?

답변 1

스파크는 하둡 없이 실행할 수 있지만, 그 중 일부 기능은 하둡의 코드에 의존합니다 (예: Parquet 파일 처리). 메소스와 S3에서 스파크를 실행하고 있으며, 설정하는 것은 약간 까다로웠지만 한 번 설정하면 정말 잘 작동합니다 (정확한 설정 방법에 대한 요약은 여기에서 확인할 수 있습니다).

(편집) 참고: 2.3.0 버전부터 스파크는 쿠버네티스에 대한 기본 지원도 추가되었습니다.

답변 2

아파치 스파크는 하둡 없이 사용할 수 있나요?
아파치 스파크는 분산 데이터 처리를 위한 인기있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 많은 사람들이 스파크를 하둡과 함께 사용하는 것을 보통으로 생각하지만, 사실 스파크는 하둡 없이 독립적으로 실행될 수도 있습니다. 이번 글에서는 스파크가 하둡 없이 작동하는 방식과 그 이점에 대해 알아보도록 하겠습니다.
스파크는 클러스터 환경에서 대량의 데이터를 처리하기 위한 분산 컴퓨팅 기능을 제공합니다. 스파크의 주요 기능 중 하나는 메모리 기반 데이터 처리입니다. 이를 통해 스파크는 빠른 속도로 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
스파크는 다양한 데이터 소스, 예를 들면 HDFS, HBase, S3 등을 지원합니다. 하둡 클러스터의 경우, 스파크는 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)을 사용하여 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 그러나 스파크의 기본 모드 중 하나인 로컬 모드를 사용하면 로컬 파일 시스템에서도 스파크를 실행할 수 있습니다.
로컬 모드는 단일 컴퓨터 내에서 스파크 애플리케이션을 실행하는 모드입니다. 이 모드는 스파크 애플리케이션을 더 쉽게 개발하고 디버깅할 수 있도록 도와줍니다. 또한 작은 규모의 데이터셋을 처리할 때 유용하며, 로컬 모드에서 스파크를 실행하면 하둡 클러스터를 구축할 필요도 없습니다. 이것은 사용자에게 시간과 비용을 절약해줍니다.
또한 스파크는 MESOS, K8s와 같은 다른 클러스터 매니저와 함께 작동할 수도 있습니다. 이러한 클러스터 매니저를 사용하면 스파크를 하둡 없이 실행할 수 있으며, 스파크 작업을 보다 유연하게 스케줄링할 수 있습니다.
이와 같이 스파크는 하둡 없이도 독립적으로 실행될 수 있습니다. 스파크는 로컬 모드에서 동작하거나 다른 클러스터 매니저와 함께 작동할 수 있습니다. 이로 인해 사용자는 하둡 클러스터를 설정하고 유지 관리하는 복잡한 과정을 거치지 않아도 스파크의 효율적인 데이터 처리 능력을 경험할 수 있습니다.
따라서 스파크를 사용하여 대량의 데이터를 처리하고자 한다면, 하둡을 사용하지 않아도 스파크를 실행할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 스파크를 이용하여 데이터 처리 작업을 쉽고 효율적으로 수행하고자 한다면, 하둡 없이 스파크를 실행할 수 있는 다양한 방법을 검토해보시기 바랍니다.