아파치 스파크 노드

아파치 스파크 노드(Apache Spark Node)는 스파크 클러스터의 구성 요소로, 클러스터 내에서 작업을 처리하고 데이터를 저장하는 데 중요한 역할을 한다. 스파크는 분산 처리 시스템으로, 여러 노드들이 협력하여 데이터를 처리하고, 각 노드는 스파크 애플리케이션의 실행을 돕는다.

1 주요 노드 유형

스파크 클러스터는 주로 두 가지 주요 유형의 노드로 구성된다: 드라이버 노드(Driver Node)와 워커 노드(Worker Node). 이 외에도 **마스터 노드**와 **클러스터 관리자**가 리소스를 관리하고 작업을 스케줄링하는 역할을 맡는다.

1.1 마스터 노드 (Master Node)

마스터 노드는 스파크 클러스터의 중심 역할을 하며, 클러스터 내에서 리소스 관리와 작업 스케줄링을 담당한다. 마스터 노드는 클러스터의 리소스를 관리하고, 워커 노드에 작업을 할당한다. 또한, 마스터 노드는 스파크 애플리케이션을 실행할 때 각 워커 노드에 작업을 배분하고, 클러스터의 전반적인 상태를 모니터링한다.

• 주요 기능
  • 클러스터 리소스를 관리하고, 워커 노드에 작업을 분배한다.
  • 클러스터 내에서 각 파티션의 데이터를 관리한다.
  • 워커 노드와 협력하여 작업을 실행한다.
• 위치
  • 마스터 노드는 클러스터 내에서 **중앙 관리 노드**로서 운영된다. 스파크 애플리케이션을 제출하는 위치에 따라 클러스터 내의 마스터 노드는 하나일 수도 있고, 여러 개의 마스터 노드로 분산될 수 있다.

1.2 드라이버 노드 (Driver Node)

드라이버 노드는 스파크 애플리케이션의 주요 제어 역할을 한다. 애플리케이션 실행을 제어하고, 전체 애플리케이션의 작업을 스케줄링하며, 작업 결과를 최종적으로 반환하는 역할을 한다. 드라이버 노드는 클러스터 내에서 중앙 집중적인 역할을 하며, 작업 흐름을 관리하고 각 워커 노드에 작업을 분배한다.

• 주요 기능
  • 애플리케이션의 실행 계획을 생성하고 관리한다.
  • 각 워커 노드에 작업을 분배한다.
  • 실행 중인 애플리케이션의 상태를 추적하고, 결과를 반환한다.
• 위치
  • 드라이버 노드는 클러스터 외부에서 실행될 수도 있으며, 클러스터 내부에서도 실행될 수 있다.

1.3 워커 노드 (Worker Node)

워커 노드는 실제 데이터 처리 작업을 수행하는 노드이다. 워커 노드는 클러스터 내에서 데이터의 파티션을 처리하고, 연산을 수행한다. 각 워커 노드는 하나 이상의 실행자(Executor)를 가지고 있으며, 실행자는 실제 작업을 수행하는 프로세스이다.

• 주요 기능
  • 데이터를 파티셔닝하고 각 파티션에서 연산을 수행한다.
  • 실행자가 데이터 처리 작업을 수행하고, 중간 결과를 메모리에 저장하거나 디스크에 기록한다.
  • 드라이버로부터 받은 작업을 실행한다.
• 위치
  • 워커 노드는 클러스터의 여러 노드에서 분산 실행된다.

2 클러스터 관리자 (Cluster Manager)

클러스터 관리자는 스파크 클러스터의 리소스를 관리하고, 스파크 애플리케이션이 클러스터 내에서 실행될 수 있도록 리소스를 할당한다. 클러스터 관리자는 스파크 애플리케이션을 위한 리소스 배분과 스케줄링을 담당하며, 스파크가 실행되는 다양한 환경에서 사용할 수 있다. 클러스터 관리자는 **YARN**, **Mesos**, **Kubernetes**와 같은 시스템이 담당한다.

• 주요 기능
  • 리소스를 관리하고, 각 작업에 필요한 CPU와 메모리를 할당한다.
  • 클러스터 내에서 작업을 스케줄링하고 실행한다.
  • 클러스터 환경에서 여러 프레임워크가 병렬로 실행되도록 지원한다.

3 노드 간의 상호작용

스파크 클러스터 내에서 노드들은 상호작용하며 데이터를 처리한다. 마스터 노드는 애플리케이션의 실행 계획을 생성하고, 이를 워커 노드에 분배한다. 워커 노드는 데이터를 처리하고, 결과를 드라이버 노드로 전달한다.

• 데이터 분배
  • 각 워커 노드는 데이터를 파티셔닝하여 병렬로 처리한다.
  • 데이터를 여러 파티션으로 나누어 여러 워커 노드에서 동시에 처리할 수 있다.
• 작업 스케줄링
  • 클러스터 관리자는 각 워커 노드의 리소스를 고려하여 작업을 분배한다.
  • 드라이버 노드는 작업을 스케줄링하고, 각 파티션을 적절한 워커 노드에 분배한다.

4 노드 간의 리소스 관리

스파크 클러스터 내에서 리소스 관리가 중요하다. 리소스는 클러스터 관리자에 의해 할당되며, 각 노드는 할당된 리소스를 기반으로 작업을 수행한다. 리소스가 부족한 경우, 클러스터 관리자는 다른 노드에서 여유 리소스를 찾아 작업을 할당한다.

• 리소스 할당
  • 각 노드는 CPU, 메모리, 디스크 등의 자원을 할당받아 작업을 수행한다.
  • 클러스터 관리자는 각 노드에 리소스를 동적으로 할당하고, 워커 노드가 과중한 작업을 피할 수 있도록 조정한다.

5 같이 보기

• 아파치 스파크
• RDD (Resilient Distributed Dataset)
• 클러스터 관리
• 실행자 (Executor)
• 워커 (Worker)

6 참고 문헌

• Zaharia, Matei, et al. "Spark: Cluster Computing with Working Sets." USENIX, 2010.
• Chambers, Bill, and Zaharia, Matei. "Spark: The Definitive Guide." O'Reilly Media, 2018.