아파치 스파크 변환

아파치 스파크(Apache Spark)에서 변환(Transformation)은 기존 RDD(Resilient Distributed Dataset)에서 새로운 RDD를 생성하는 연산을 의미한다. 변환 연산은 지연 실행(lazy evaluation)을 기반으로 동작하며, 액션이 호출될 때까지 실행되지 않는다.

변환(Transformation)의 특징

• Lazy Evaluation(지연 실행) - 변환 연산은 즉시 실행되지 않고, 후속 액션이 호출될 때 실행된다.
• Immutable(불변성) - 기존 RDD를 변경하지 않고 새로운 RDD를 생성한다.
• Narrow Transformation(좁은 변환)과 Wide Transformation(넓은 변환)으로 구분된다.

Transformation의 종류

스파크에서는 다양한 변환 연산을 제공하며, 주요 연산을 아래와 같이 정리할 수 있다.

Narrow Transformation(좁은 변환)

Narrow Transformation은 각 파티션에서 독립적으로 수행될 수 있는 연산으로, Shuffling이 발생하지 않는다.

Narrow Transformation 연산

연산	설명	예제
map	각 요소에 함수를 적용하여 새로운 RDD 생성	rdd.map(lambda x: x * 2)
flatMap	각 요소를 여러 개의 출력 요소로 변환	rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
filter	조건을 만족하는 요소만 포함하는 RDD 생성	rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)
distinct	중복 요소를 제거한 새로운 RDD 생성	rdd.distinct()
mapValues	(키, 값) 형태의 RDD에서 값에 함수 적용	rdd.mapValues(lambda x: x * 2)
sample	임의의 샘플 데이터를 포함하는 RDD 생성	rdd.sample(False, 0.5)
coalesce	파티션 개수를 줄여서 새로운 RDD 생성	rdd.coalesce(2)

Wide Transformation(넓은 변환)

Wide Transformation은 여러 파티션에서 데이터를 교환(Shuffling)해야 하는 연산으로, 네트워크 비용이 크다.

Wide Transformation 연산

연산	설명	예제
groupByKey	동일한 키를 가진 값을 그룹화 (Shuffling 발생)	rdd.groupByKey()
reduceByKey	동일한 키를 가진 값을 연산하여 하나의 값으로 변환	rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
sortByKey	키를 기준으로 정렬	rdd.sortByKey()
join	두 개의 RDD를 키를 기준으로 조인	rdd1.join(rdd2)
cogroup	여러 개의 RDD를 그룹화	rdd1.cogroup(rdd2)
combineByKey	값을 조합하는 고급 연산	rdd.combineByKey(lambda x: (x, 1), ...)
repartition	파티션 개수를 변경하여 새로운 RDD 생성	rdd.repartition(4)

Narrow vs. Wide Transformation 비교

Narrow vs. Wide Transformation 비교

구분	Narrow Transformation	Wide Transformation
데이터 이동	같은 파티션에서 처리	여러 파티션 간 데이터 이동(Shuffling 발생)
실행 비용	낮음	높음
예제 연산	map, filter, flatMap, mapValues, sample	groupByKey, reduceByKey, join, cogroup, repartition

Transformation의 실행 과정

Transformation은 즉시 실행되지 않으며, 액션이 호출될 때 실행된다. 예를 들어, 아래의 코드를 실행하면 변환 연산이 즉시 수행되지 않는다.

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)
filtered_rdd = mapped_rdd.filter(lambda x: x > 5)

이때, filtered_rdd는 변환 연산만 기록된 상태이며, 아래의 액션이 실행될 때 연산이 수행된다.

result = filtered_rdd.collect()
print(result)

변환 연산의 최적화

아파치 스파크는 변환 연산을 최적화하기 위해 여러 가지 기법을 제공한다.

1. Lazy Evaluation - 불필요한 연산을 최소화하여 최적화된 실행 계획을 수립.
2. Pipeline Execution - 여러 Narrow Transformation을 한 번에 실행하여 성능 최적화.
3. Shuffling 최소화 - Wide Transformation 사용을 최소화하여 네트워크 비용 감소.
4. Cache & Persist - 반복적으로 사용되는 RDD를 캐싱하여 성능 향상.

같이 보기

• 아파치 스파크 RDD
• 아파치 스파크 액션(Action)
• 아파치 스파크 연산
• 아파치 스파크 최적화