Spark RDD's - 어떻게 작동하나요?

나는 한 대의 노드에서 잘 작동하는 작은 Scala 프로그램을 가지고 있습니다. 그러나 이것을 여러 노드에서 실행되도록 확장하려고 합니다. 이것은 내 첫 번째 시도입니다. Spark에서 RDD가 작동하는 방법을 이해하려고 하기 때문에, 이 질문은 이론을 중심으로 하며 100% 정확하지 않을 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 RDD를 생성한다고 가정해 봅시다:
val rdd = sc.textFile(file)

이제 이렇게 한 번 해 놓으면, 모든 노드가 파일 경로에 액세스 할 수 있다고 가정할 때, file에서의 파일은 이제 노드들 사이로 분할되어 있는 것을 의미합니까?

두 번째로, RDD의 객체 수를 계산하려고 합니다 (간단합니다). 그러나 RDD의 객체에 적용해야할 계산에 사용해야하는 해당 수를 필요로 합니다 - 의사 코드 예시입니다:

rdd.map(x => x / rdd.size)

얼마나 많은 rdd 객체가 있는지 100개 객체가 있다고 가정하고, 10개의 노드가 있다고 가정하자. 그러므로 각 노드당 10개의 객체가 있다(이것이 RDD 개념이 작동하는 방식이라고 가정한다). 이제 해당 메서드를 호출 할 때, 각 노드는 rdd.size를 10 또는 100으로 계산할 것인가? 왜냐하면 전반적으로 RDD는 크기가 100이지만 각 노드에서는 10만큼이기 때문이다. 계산을 수행하기 전에 브로드캐스트 변수를 만들어야합니까? 이 질문은 아래의 질문과 연관이 있습니다.

마지막으로, RDD에 변형을 적용 한 다음(예 : rdd.map (_.split (-))) 새로운 RDD의 크기를 원하는 경우, RDD에 대한 액션 (예 : count())을 수행하여 모든 정보가 드라이버 노드로 전송되어야합니까?

답변 1

rdd.size 메서드는 존재하지 않습니다. RDD에는 rdd.count가 있으며, 이는 RDD에 있는 요소의 개수를 카운트합니다. rdd.map(x => x / rdd.count)는 작동하지 않을 것입니다. 코드는 rdd 변수를 모든 워커에 보내려고 시도하고 NotSerializableException으로 실패할 것입니다. 대신 다음과 같이 할 수 있습니다:

val count = rdd.count
val normalized = rdd.map(x => x / count)

이 작업은 count가 Int 타입이며 직렬화될 수 있기 때문에 작동합니다.

RDD에 변형을 가하고, 예를 들어 rdd.map(_.split(-))를 수행한 후에, 새로운 RDD의 크기를 얻고 싶다면, 드라이버 노드로 모든 정보가 다시 전송되도록 RDD에서 작업을 수행해야 할까요?

map는 요소의 수를 변경하지 않습니다. 크기라는 말이 무슨 뜻인지 모르겠지만, RDD에서 무언가를 얻으려면 count와 같은 동작을 수행해야 합니다. 보시다시피, 동작을 수행하기 전까지는 아무 작업도 수행되지 않습니다. (count를 수행할 때, 당연히 파티션별 카운트만 드라이버로 전송되고, 모든 정보는 전송되지 않습니다.)

답변 2

스파크 RDD(Resilient Distributed Datasets)는 스파크의 가장 중요한 개념 중 하나입니다. RDD는 스파크의 데이터 처리 및 분석의 핵심 구성 요소이며, 분산 컴퓨팅을 위한 데이터 모델입니다. 이 기사에서는 스파크 RDD의 작동 방식에 대해 자세히 알아보고, 그것이 SEO에 친화적인 내용으로 작성해보겠습니다.
스파크 RDD는 변경할 수 없는 데이터 객체입니다. RDD는 분산된 컴퓨팅 클러스터에서 데이터를 나타내는 방식으로 구성됩니다. RDD는 여러 개의 파티션으로 분할된 데이터 집합이며, 이를 통해 여러 컴퓨터에 분산하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다.
RDD는 크게 두 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 첫째, RDD는 데이터를 입력받고 처리하여 새로운 RDD를 생성하는 변환 작업을 수행할 수 있습니다. 둘째, RDD는 작업 결과를 기반으로 실제 연산을 수행하는 액션 작업을 수행할 수 있습니다.
RDD는 새로운 RDD를 생성하는 변환 작업을 수행하면, 실제 데이터 처리가 발생하지 않습니다. 대신, RDD 그래프가 수정되어 해당 변환 작업이 추가됩니다. 이는 스파크의 지연 연산 실행 방식(Lazy Evaluation)으로, 실제 데이터 처리는 액션 작업이 발생할 때까지 지연됩니다.
액션 작업은 실제로 데이터 처리를 수행하고 결과를 반환합니다. 이때 스파크는 RDD를 파티션으로 나누고, 데이터를 클러스터에 분산하여 병렬로 처리합니다. 이를 통해 빠른 처리 속도와 높은 확장성을 제공합니다.
스파크 RDD는 데이터의 탄력성(resilience)을 제공합니다. 이는 복구 가능한 데이터 집합을 의미하며, RDD는 여러 개의 파티션을 가지고 있으므로 특정 파티션에 장애가 발생해도 다른 파티션에서 데이터를 복구할 수 있습니다. 이는 스파크가 고가용성 및 장애 복구 기능을 제공할 수 있는 이유입니다.
스파크 RDD는 데이터 처리 및 분석을 위한 강력하고 유연한 도구입니다. RDD는 스파크의 핵심 개념이며, 변환 작업과 액션 작업을 프로그래머가 유연하게 조합함으로써 병렬 처리 및 데이터 관리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이러한 RDD의 작동 방식을 이해하고 스파크를 효과적으로 활용한다면, 대용량 데이터 처리 및 분석 작업에서 뛰어난 성능과 생산성을 경험할 수 있을 것입니다. 스파크 RDD는 스파크의 강력한 도구 중 하나이므로, 관련 지식을 습득하여 데이터 분석 작업의 결과를 극대화하는 것이 중요합니다.