아파치 스파크 데이터프레임 API 편집하기 (부분)

==출현 배경 및 영향==
아파치 스파크 데이터프레임 API는 RDD(Resilient Distributed Dataset) 모델의 한계를 극복하고자 도입되었으며, 기존 R의 data.frame과 파이썬의 pandas DataFrame에서 많은 영향을 받았다.
*R의 data.frame은 통계 분석 분야에서 구조화된 데이터를 다루기 위한 표 형식의 데이터 구조로 오랫동안 사용되어 왔으며, 스키마 기반 데이터 처리와 SQL 유사 질의 기능에 큰 영감을 주었다.
*파이썬의 pandas DataFrame은 직관적인 데이터 조작 및 전처리 기능을 제공하였으며, 대규모 데이터 처리에는 한계가 있었지만 그 설계 철학이 스파크 데이터프레임 API에 반영되었다.
이러한 전통적인 데이터프레임 모델은 스파크가 분산 처리 환경에서도 구조화된 데이터 처리를 효율적으로 수행할 수 있도록 영감을 제공하였으며, Catalyst 옵티마이저와 Tungsten 실행 엔진의 도입으로 최적화된 실행 계획을 구현하는 데 크게 기여하였다.