Spark: mapPartition 및 파티션당 연결 생성/닫기 사용 방법

그래서, 나는 나의 스파크 DataFrame에서 특정 작업을 수행하고, 그것을 데이터베이스에 작성하고, 마지막으로 다른 DataFrame을 생성하고 싶습니다. 이렇게 보입니다 :

import sqlContext.implicits._
val newDF = myDF.mapPartitions(
  iterator => {
    val conn = new DbConnection
    iterator.map(
       row => {
         addRowToBatch(row)
         convertRowToObject(row)
     })
    conn.writeTheBatchToDB()
    conn.close()
  })
  .toDF()

mapPartitions는 Iterator[NotInferedR]의 반환 유형을 예상하지만, 여기에는 Unit이 있습니다. 이것은 forEachPartition으로 가능하다는 것을 알고 있지만, 매핑도 수행하고 싶습니다. 별도로 수행하는 것은 오버헤드가 발생합니다 (추가적인 스파크 작업). 어떻게 해야 할까요?

감사합니다!

답변 1

대부분의 경우에 이터레이터를 적극적으로 소비하면 실행 실패 또는 작업 속도 저하가 발생합니다. 그래서 내가 한 일은 이터레이터가 이미 비어 있는지 확인한 후 정리 루틴을 수행하는 것입니다.

rdd.mapPartitions(itr => {
    val conn = new DbConnection
    itr.map(data => {
       val yourActualResult = // 여기에서 데이터와 연결을 사용하여 실제 결과를 얻으세요
       if(itr.isEmpty) conn.close // 연결 종료
       yourActualResult
    })
})

처음에는 이것을 스파크 문제로 생각했지만 사실은 스칼라 문제였습니다. http://www.scala-lang.org/api/2.12.0/scala/collection/Iterator.html#isEmpty:Boolean

답변 2

Spark: mapPartition를 사용하고 각 파티션마다 연결을 생성 및 종료하는 방법
Apache Spark은 대규모 데이터 처리를 위한 빠르고 확장 가능한 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Spark의 고급 기능 중 하나인 `mapPartition`은 파티션 단위로 함수를 적용하여 데이터를 처리하는 기능입니다. 이 기능을 사용하면 파티션마다 연결을 생성하고 처리가 완료되면 연결을 안전하게 종료할 수 있습니다.
데이터 처리 과정에서 외부 시스템과의 연결을 유지해야 할 때가 있습니다. 대용량 데이터를 처리할 때는 일반적으로 여러 파티션을 사용하게 되는데, 각 파티션마다 연결을 유지하는 것은 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 파티션 단위로 연결을 생성하고 처리가 끝나면 안전하게 닫는 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
`mapPartition` 함수는 단일 파티션 내의 모든 데이터에 대해 사용자가 정의한 함수를 적용합니다. 이 함수는 파티션의 모든 요소에 접근할 수 있으며, 각 요소를 처리하기 위해 연결을 생성할 수 있습니다.
아래는 `mapPartition` 함수를 사용하여 간단한 예제를 구현한 코드입니다. 이 예제에서는 외부 데이터베이스에 연결하여 각 요소를 처리하고 연결을 닫습니다.
```
from pyspark import SparkContext
import psycopg2
# 파티션 단위로 데이터를 처리하는 함수
def process_partition(partition):
# 연결 생성
conn = psycopg2.connect(database=mydb, user=myuser, password=mypassword, host=localhost, port=5432)
cur = conn.cursor()

# 파티션의 모든 요소를 처리
for element in partition:
# 외부 시스템과의 작업 수행
cur.execute(INSERT INTO mytable VALUES (%s), element)

# 연결 종료
cur.close()
conn.close()
# SparkContext 생성
sc = SparkContext(local, example)
# RDD 생성
data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 4)
# mapPartition 함수로 파티션 단위 데이터 처리
processed_data = data.mapPartitions(process_partition)
# 결과 확인
print(processed_data.collect())
```
위의 코드에서는 `process_partition` 함수를 정의하여 각 파티션에 대해 데이터 처리 및 연결을 수행합니다. 파티션 내의 요소를 반복하면서 외부 시스템과의 작업을 수행하고, 연결을 안전하게 종료합니다.
이렇게 파티션 단위로 연결을 생성하고 처리 후 닫을 수 있으면 데이터 처리 과정의 안정성과 성능을 보다 향상시킬 수 있습니다. 필요에 따라 외부 시스템과의 연결 관리를 파티션 단위로 조정하면서 Spark를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
이렇게 SEO에 맞는 최적화된 키워드를 사용하여 Spark에서 `mapPartition` 함수를 사용하고 각 파티션마다 연결을 생성 및 종료하는 방법을 설명했습니다. Spark를 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 때 연결 관리는 중요한 요소이므로 조심스럽게 처리해야 합니다.