Spark Core
RDD, Lazy Execution, Distributed Data Processing, Transformation
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RDD, Lazy Execution, Distributed Data Processing, Transformation
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RDD 는 분산환경에서 워커노드에 파티션되어 있는 분산객체이다. 변경 불가능하고, 연산 순서를 기억하고 있어서 파티션이 깨지면 다시 복구할 수 있는 장애 복구 기능을 가지고 있다.
RDD 는 내고장성(fault-tolerant) 데이터셋으로 메모리에 중간산출물을 저장할 수 있고, RDD 에서 제공하는 API 로 데이터를 조작할 수 있다. 보통 Low-level transformation API, Action API 사용해야 하거나, 비정형 데이터(unstructured data)를 처리할 때 RDD를 사용한다. 정형 데이터(structured data)를 처리할 때는 Dataset을 사용한다.
Lazy Execution은 RDD 가 어떻게 만들어지는지 Lineage 정보를 먼저 만들고 Job 을 실행하기 때문에 자원을 고려해서 최적의 Job을 실행할 수 있다.
Driver 코드를 작성하고 Spark 애플리케이션을 실행하면, Driver 는 코드를 분석하여 Transformation 코드로 Job 실행계획(Execution Plan, Lineage 정보)을 세운 후, Action 코드를 수행하여 Job 을 실행한다.
Spark에서 파일시스템으로 HDFS와 같은 분산파일시스템을 사용하면, 데이터가 여러 파티션으로 쪼개져서 분산되어 저장되기 때문에 파티션 마다 Transformation 작업을 수행할 수 있다. 작업은 Data Locality를 고려해 파티션 별로 수행되며, Shuffle이 필요한 경우에 데이터가 다른 머신으로 전송된다.
RDD 는 Transformation API(map, filter, join, etc)를 사용하여 분산되어 있는 대용량 데이터를 조작할 수 있다.
Narrow transformation API 는 셔플링하지 않고 작업 노드에 있는 데이터만 가지고 작업하기 때문에 빠르며, 파티션이 깨져도 작업노드에서 복원이 가능하다.
Wide transformation 은 셔플링이 필요하며, 데이터가 깨졌을 때 Network IO 비용이 발생한다. Wide transformation API를 사용할 경우, 체크포인트 해주는 것이 좋을 수 있다.
성능을 최적화하기 위해서는 Wide transformation API 는 주의 깊게 사용해야 하며 Narrow transformation API를 최대한 활용해야 한다.
Narrow, Wide transformation 과 action API(Operation)에 대해 알아보자.
http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/how-to-tune-your-apache-spark-jobs-part-1/
