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아파치 스파크 데이터프레임 API

IT 위키

아파치 스파크 데이터프레임 API(Apache Spark DataFrame API)는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 구조화된 데이터를 다루기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. 이 API는 SQL 쿼리와 유사한 문법을 통해 데이터의 필터링, 집계, 조인(join) 등의 연산을 손쉽게 수행할 수 있도록 설계되었으며, Catalyst 옵티마이저(Catalyst Optimizer)와 Tungsten 실행 엔진(Tungsten Execution Engine)의 지원을 받아 고성능 데이터 처리 및 최적화가 가능하다.

1 개요[편집 | 원본 편집]

아파치 스파크 데이터프레임 API는 RDD(Resilient Distributed Dataset)보다 추상화 수준이 높으며, 각 열(column)에 대해 이름과 데이터 타입이 정의된 스키마(schema)를 기반으로 데이터를 저장한다. 이를 통해 사용자는 SQL과 유사한 연산을 수행할 수 있으며, 데이터 분석, ETL(Extract, Transform, Load) 작업, 머신러닝 등 다양한 분야에 활용된다. 이 API는 파이썬(pyspark), 스칼라(Scala), 자바(Java) 및 R 등 여러 언어에서 사용 가능하다.

2 주요 구성 요소[편집 | 원본 편집]

  • SparkSession
    • 아파치 스파크 애플리케이션의 진입점(Entry Point)으로, 데이터프레임을 생성하고 다양한 API에 접근할 수 있는 객체이다.
  • DataFrame
    • 구조화된 데이터의 분산 컬렉션(distributed collection)으로, SQL 테이블과 유사한 형태를 가지며, 스키마(schema)를 포함한다.
  • Dataset
    • 타입 안전성을 제공하는 데이터프레임의 확장이며, 스칼라와 자바 API에서 사용된다. (Java/Scala 전용)
  • SQLContext / HiveContext
    • 이전 버전의 API로, 현재는 SparkSession에 통합되어 사용된다.

3 API 구성 및 주요 기능[편집 | 원본 편집]

  • 데이터프레임 생성
    • 다양한 데이터 소스(CSV, JSON, Parquet, ORC, Hive 테이블 등)에서 데이터를 읽어 데이터프레임으로 생성할 수 있다.
  • 변환(Transformation) 연산
    • filter, select, groupBy, join, withColumn, drop 등과 같은 API를 제공하여 데이터 전처리 및 분석을 수행한다.
  • 액션(Action) 연산
    • show, collect, count, write 등과 같이 데이터프레임의 결과를 출력하거나 저장하는 함수들을 포함한다.
  • SQL 통합
    • createOrReplaceTempView를 이용해 데이터프레임을 임시 뷰로 등록한 후, Spark SQL 쿼리를 실행할 수 있다.
  • 최적화
    • Catalyst 옵티마이저와 Tungsten 실행 엔진의 지원을 받아, 실행 계획을 최적화하여 빠른 처리 속도를 제공한다.

4 주요 데이터 타입[편집 | 원본 편집]

아파치 스파크 데이터프레임은 다양한 데이터 타입을 지원하여, 구조화된 데이터를 효과적으로 표현한다. 아래 표는 스파크 데이터프레임에서 주로 사용되는 데이터 타입과 그 예제를 나타낸다.

데이터 타입 설명 예제
Integer 정수형 데이터 타입으로, 일반적인 정수 값을 표현한다. 42, -10
Long 64비트 정수형 데이터로, 더 큰 범위의 정수를 저장한다. 1234567890123
Double 부동 소수점 숫자로, 소수점 이하 값을 포함한 실수를 표현한다. 3.14159, -0.001
String 문자형 데이터로, 텍스트 값을 저장한다. "Hello, Spark"
Boolean 논리형 데이터로, true 또는 false 값을 가진다. true, false
Date 날짜를 표현하는 타입으로, 연-월-일 형식을 사용한다. 2021-12-31
Timestamp 날짜와 시간을 모두 표현하는 타입으로, 정밀한 시간 정보를 제공한다. 2021-12-31 23:59:59
Binary 이진 데이터 타입으로, 바이트 배열 형태의 데이터를 저장한다. (바이트 배열)

5 주요 DataFrame API[편집 | 원본 편집]

아파치 스파크 데이터프레임 API는 구조화된 데이터 처리를 위한 다양한 변환 및 액션 연산을 제공한다. 아래 표는 주요 API 기능과 그 예제를 정리한 것이다.

API 기능 설명 예제
filter() 조건에 맞는 행(row)을 추출한다. df.filter(df("age") > 30)
select() 특정 열(column)만 선택하여 새로운 데이터프레임을 생성한다. df.select("name", "age")
groupBy() 데이터를 그룹화하여 집계 작업을 수행한다. df.groupBy("department").count()
join() 두 데이터프레임을 지정된 열을 기준으로 병합한다. df1.join(df2, "id")
withColumn() 기존 열을 기반으로 새로운 열을 추가하거나, 열의 값을 변환한다. df.withColumn("age_plus_one", df("age") + 1)
drop() 불필요한 열이나 행을 제거한다. df.drop("unnecessary_column")
show() 데이터프레임의 일부 데이터를 출력하여 내용을 확인한다. df.show(5)
collect() 클러스터에 분산된 모든 데이터를 로컬로 수집한다. df.collect()
count() 데이터프레임의 총 행(row) 수를 반환한다. df.count()
write() 데이터프레임을 다양한 포맷(CSV, JSON, Parquet 등)으로 저장한다. df.write.csv("output.csv")

6 출현 배경 및 영향[편집 | 원본 편집]

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.

7 같이 보기[편집 | 원본 편집]

8 참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2010). Spark: Cluster Computing with Working Sets. HotCloud.
  • Apache Spark 공식 문서, https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
  • McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference.

9 예제 코드 (Python)[편집 | 원본 편집]

다음은 파이썬을 사용하여 아파치 스파크 데이터프레임을 생성하고 조작하는 예제이다.

from pyspark.sql import SparkSession

# SparkSession 생성: 아파치 스파크 애플리케이션의 진입점
spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataFrameExample") \
    .getOrCreate()

# CSV 파일에서 데이터프레임 생성 (header: 열 이름 포함, inferSchema: 데이터 타입 자동 추론)
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 데이터프레임 스키마 출력
df.printSchema()

# 데이터프레임의 일부 행 조회
df.show(5)

# SQL 쿼리 실행을 위해 임시 뷰 등록
df.createOrReplaceTempView("data_table")
result = spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) AS count FROM data_table GROUP BY column1")
result.show()

spark.stop()

10 예제 코드 (Scala)[편집 | 원본 편집]

다음은 스칼라(Scala)를 사용하여 아파치 스파크 데이터프레임을 생성하고 조작하는 예제이다.

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataFrameExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // SparkSession 생성 (로컬 모드 실행)
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("DataFrameExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // CSV 파일에서 데이터프레임 생성 (header 옵션과 inferSchema 옵션 사용)
    val df = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("data.csv")

    // 데이터프레임 스키마 출력
    df.printSchema()

    // 데이터프레임의 일부 행 조회
    df.show(5)

    // SQL 쿼리 실행을 위해 임시 뷰 생성
    df.createOrReplaceTempView("data_table")
    val result = spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) AS count FROM data_table GROUP BY column1")
    result.show()

    // SparkSession 종료
    spark.stop()
  }
}

11 활용[편집 | 원본 편집]

아파치 스파크 데이터프레임 API는 다양한 분야에서 활용된다.

  • 데이터 분석 및 보고
    • SQL 쿼리와 DataFrame API를 통해 대규모 데이터셋의 필터링, 집계, 조인 등 복잡한 분석을 수행한다.
  • ETL 작업
    • 여러 데이터 소스에서 데이터를 읽어들여 정제, 변환 후 다른 저장소에 적재하는 과정에 사용된다.
  • 머신러닝
    • 스파크 MLlib과 함께 대규모 데이터셋에 대한 모델 학습 및 예측을 수행한다.
  • 실시간 스트리밍
    • 구조화된 스트리밍 데이터프레임(Structured Streaming)을 활용하여 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능하다.

12 같이 보기[편집 | 원본 편집]

13 참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2010). Spark: Cluster Computing with Working Sets. HotCloud.
  • Apache Spark 공식 문서, https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
  • McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference.

아파치 스파크 데이터프레임 API(Apache Spark DataFrame API)는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 구조화된 데이터를 다루기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. 이 API는 SQL 쿼리와 유사한 문법을 통해 데이터의 필터링, 집계, 조인(join) 등의 연산을 손쉽게 수행할 수 있도록 설계되었으며, Catalyst 옵티마이저(Catalyst Optimizer)와 Tungsten 실행 엔진(Tungsten Execution Engine)의 지원을 받아 고성능 데이터 처리 및 최적화가 가능하다.

개요

아파치 스파크 데이터프레임 API는 RDD(Resilient Distributed Dataset)보다 추상화 수준이 높으며, 각 열(column)에 대해 이름과 데이터 타입이 정의된 스키마(schema)를 기반으로 데이터를 저장한다. 이를 통해 사용자는 SQL과 유사한 연산을 수행할 수 있으며, 데이터 분석, ETL(Extract, Transform, Load) 작업, 머신러닝 등 다양한 분야에 활용된다. 이 API는 파이썬(pyspark), 스칼라(Scala), 자바(Java) 및 R 등 여러 언어에서 사용 가능하다.

주요 구성 요소

  • SparkSession

    • 아파치 스파크 애플리케이션의 진입점(Entry Point)으로, 데이터프레임을 생성하고 다양한 API에 접근할 수 있는 객체이다.

  • DataFrame

    • 구조화된 데이터의 분산 컬렉션(distributed collection)으로, SQL 테이블과 유사한 형태를 가지며, 스키마(schema)를 포함한다.

  • Dataset

    • 타입 안전성을 제공하는 데이터프레임의 확장이며, 스칼라와 자바 API에서 사용된다. (Java/Scala 전용)

  • SQLContext / HiveContext

    • 이전 버전의 API로, 현재는 SparkSession에 통합되어 사용된다.

API 구성 및 주요 기능

  • 데이터프레임 생성

    • 다양한 데이터 소스(CSV, JSON, Parquet, ORC, Hive 테이블 등)에서 데이터를 읽어 데이터프레임으로 생성할 수 있다.

  • 변환(Transformation) 연산

    • filter, select, groupBy, join, withColumn, drop 등과 같은 API를 제공하여 데이터 전처리 및 분석을 수행한다.

  • 액션(Action) 연산

    • show, collect, count, write 등과 같이 데이터프레임의 결과를 출력하거나 저장하는 함수들을 포함한다.

  • SQL 통합

    • createOrReplaceTempView를 이용해 데이터프레임을 임시 뷰로 등록한 후, Spark SQL 쿼리를 실행할 수 있다.

  • 최적화

    • Catalyst 옵티마이저와 Tungsten 실행 엔진의 지원을 받아, 실행 계획을 최적화하여 빠른 처리 속도를 제공한다.

주요 데이터 타입

아파치 스파크 데이터프레임은 다양한 데이터 타입을 지원하여, 구조화된 데이터를 효과적으로 표현한다. 아래 표는 스파크 데이터프레임에서 주로 사용되는 데이터 타입과 그 예제를 나타낸다.

데이터 타입

설명

예제

Integer

정수형 데이터 타입으로, 일반적인 정수 값을 표현한다.

42, -10

Long

64비트 정수형 데이터로, 더 큰 범위의 정수를 저장한다.

1234567890123

Double

부동 소수점 숫자로, 소수점 이하 값을 포함한 실수를 표현한다.

3.14159, -0.001

String

문자형 데이터로, 텍스트 값을 저장한다.

"Hello, Spark"

Boolean

논리형 데이터로, true 또는 false 값을 가진다.

true, false

Date

날짜를 표현하는 타입으로, 연-월-일 형식을 사용한다.

2021-12-31

Timestamp

날짜와 시간을 모두 표현하는 타입으로, 정밀한 시간 정보를 제공한다.

2021-12-31 23:59:59

Binary

이진 데이터 타입으로, 바이트 배열 형태의 데이터를 저장한다.

(바이트 배열)

주요 DataFrame API

아파치 스파크 데이터프레임 API는 구조화된 데이터 처리를 위한 다양한 변환 및 액션 연산을 제공한다. 아래 표는 주요 API 기능과 그 예제를 정리한 것이다.

API 기능

설명

예제

filter()

조건에 맞는 행(row)을 추출한다.

df.filter(df("age") > 30)

select()

특정 열(column)만 선택하여 새로운 데이터프레임을 생성한다.

df.select("name", "age")

groupBy()

데이터를 그룹화하여 집계 작업을 수행한다.

df.groupBy("department").count()

join()

두 데이터프레임을 지정된 열을 기준으로 병합한다.

df1.join(df2, "id")

withColumn()

기존 열을 기반으로 새로운 열을 추가하거나, 열의 값을 변환한다.

df.withColumn("age_plus_one", df("age") + 1)

drop()

불필요한 열이나 행을 제거한다.

df.drop("unnecessary_column")

show()

데이터프레임의 일부 데이터를 출력하여 내용을 확인한다.

df.show(5)

collect()

클러스터에 분산된 모든 데이터를 로컬로 수집한다.

df.collect()

count()

데이터프레임의 총 행(row) 수를 반환한다.

df.count()

write()

데이터프레임을 다양한 포맷(CSV, JSON, Parquet 등)으로 저장한다.

df.write.csv("output.csv")

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.

같이 보기

참고 문헌

  • Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2010). Spark: Cluster Computing with Working Sets. HotCloud.

  • Apache Spark 공식 문서, https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

  • McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference.

예제 코드 (Python)

다음은 파이썬을 사용하여 아파치 스파크 데이터프레임을 생성하고 조작하는 예제이다.

from pyspark.sql import SparkSession

# SparkSession 생성: 아파치 스파크 애플리케이션의 진입점
spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataFrameExample") \
    .getOrCreate()

# CSV 파일에서 데이터프레임 생성 (header: 열 이름 포함, inferSchema: 데이터 타입 자동 추론)
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 데이터프레임 스키마 출력
df.printSchema()

# 데이터프레임의 일부 행 조회
df.show(5)

# SQL 쿼리 실행을 위해 임시 뷰 등록
df.createOrReplaceTempView("data_table")
result = spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) AS count FROM data_table GROUP BY column1")
result.show()

spark.stop()

예제 코드 (Scala)

다음은 스칼라(Scala)를 사용하여 아파치 스파크 데이터프레임을 생성하고 조작하는 예제이다.

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataFrameExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // SparkSession 생성 (로컬 모드 실행)
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("DataFrameExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // CSV 파일에서 데이터프레임 생성 (header 옵션과 inferSchema 옵션 사용)
    val df = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("data.csv")

    // 데이터프레임 스키마 출력
    df.printSchema()

    // 데이터프레임의 일부 행 조회
    df.show(5)

    // SQL 쿼리 실행을 위해 임시 뷰 생성
    df.createOrReplaceTempView("data_table")
    val result = spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) AS count FROM data_table GROUP BY column1")
    result.show()

    // SparkSession 종료
    spark.stop()
  }
}

활용

아파치 스파크 데이터프레임 API는 다양한 분야에서 활용된다.

  • 데이터 분석 및 보고

    • SQL 쿼리와 DataFrame API를 통해 대규모 데이터셋의 필터링, 집계, 조인 등 복잡한 분석을 수행한다.

  • ETL 작업

    • 여러 데이터 소스에서 데이터를 읽어들여 정제, 변환 후 다른 저장소에 적재하는 과정에 사용된다.

  • 머신러닝

    • 스파크 MLlib과 함께 대규모 데이터셋에 대한 모델 학습 및 예측을 수행한다.

  • 실시간 스트리밍

    • 구조화된 스트리밍 데이터프레임(Structured Streaming)을 활용하여 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능하다.

같이 보기

참고 문헌

  • Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2010). Spark: Cluster Computing with Working Sets. HotCloud.

  • Apache Spark 공식 문서, https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

  • McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference.