[고급 프로그래밍] Week 8: Spark에서의 데이터 처리 및 분석

Day 1: Spark SQL

• 강의 내용:
  • Spark SQL의 개념
    • Spark SQL이란 무엇인가?
    • Spark SQL의 주요 기능
  • Spark SQL의 아키텍처
    • Catalyst 옵티마이저
    • Tungsten 실행 엔진
  • Spark SQL의 사용 사례
    • 구조화된 데이터 처리
    • 데이터베이스 통합
• 실습:
  • Spark SQL을 사용한 데이터 처리 예제

# SparkSession 생성
spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLExample").getOrCreate()

# DataFrame 생성
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# SQL 쿼리 등록
df.createOrReplaceTempView("people")

# SQL 쿼리 실행
sql_result = spark.sql("SELECT Name, Age FROM people WHERE Age > 25")
sql_result.show()

 

Day 2: Spark Streaming

• 강의 내용:
  • Spark Streaming의 개념
    • Spark Streaming이란 무엇인가?
    • Spark Streaming의 주요 특징
  • Spark Streaming 아키텍처
    • Discretized Streams (DStreams)
    • Structured Streaming
  • Spark Streaming의 사용 사례
    • 실시간 데이터 처리
    • 로그 파일 분석
• 실습:
  • Spark Streaming을 사용한 실시간 데이터 처리 예제

from pyspark.streaming import StreamingContext

# SparkContext 생성
sc = SparkContext(conf=SparkConf().setAppName("StreamingExample"))

# StreamingContext 생성
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# DStream 생성
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 데이터 처리
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 결과 출력
word_counts.pprint()

# 스트리밍 시작
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

 

Day 3: MLlib (Machine Learning Library)

• 강의 내용:
  • MLlib의 개념
    • MLlib이란 무엇인가?
    • MLlib의 주요 기능
  • MLlib 아키텍처
    • 알고리즘 및 유틸리티
    • Pipelines
  • MLlib의 사용 사례
    • 데이터 분류
    • 데이터 군집화
• 실습:
  • MLlib을 사용한 데이터 분석 예제

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 데이터 생성
data = [(0, 1.0, 2.0, 3.0), (1, 4.0, 5.0, 6.0), (0, 7.0, 8.0, 9.0)]
columns = ["label", "feature1", "feature2", "feature3"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 특징 벡터 생성
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2", "feature3"], outputCol="features")
df = assembler.transform(df)

# 모델 학습
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")
model = lr.fit(df)

# 예측
predictions = model.transform(df)
predictions.show()

 

Day 4: GraphX

• 강의 내용:
  • GraphX의 개념
    • GraphX란 무엇인가?
    • GraphX의 주요 기능
  • GraphX 아키텍처
    • 그래프 데이터 구조
    • Pregel API
  • GraphX의 사용 사례
    • 그래프 데이터 분석
    • 소셜 네트워크 분석
• 실습:
  • GraphX를 사용한 그래프 데이터 분석 예제

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD

// Vertex RDD 생성
val vertices: RDD[(VertexId, String)] = sc.parallelize(Seq((1L, "Alice"), (2L, "Bob"), (3L, "Charlie")))

// Edge RDD 생성
val edges: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(Seq(Edge(1L, 2L, 1), Edge(2L, 3L, 1)))

// 그래프 생성
val graph = Graph(vertices, edges)

// 그래프 분석
val vertexCount = graph.numVertices
val edgeCount = graph.numEdges

println(s"Vertices: $vertexCount, Edges: $edgeCount")

 

Day 5: Spark의 성능 최적화

• 강의 내용:
  • 성능 최적화 기법
    • 데이터 파티셔닝
    • 캐시와 체크포인트
  • Spark 설정 최적화
    • 메모리 관리
    • 병렬 처리 최적화
  • 성능 분석 도구
    • Spark UI
    • Monitoring & Instrumentation
• 실습:
  • 성능 최적화를 적용한 Spark 작업 예제

# 데이터 파티셔닝 예제
rdd = sc.parallelize(range(1000000), numSlices=10)
partitioned_rdd = rdd.repartition(20)

# 캐시와 체크포인트 예제
df.cache()
df.checkpoint()

 

Day 6: 프로젝트 준비

• 강의 내용:
  • 프로젝트 주제 선정 및 요구사항 분석
    • 프로젝트 주제 및 요구사항 확정
    • 프로젝트 설계 및 계획 수립
  • 프로젝트 구현 준비
    • 데이터 구조 및 알고리즘 설계
    • Spark 작업 관리 및 최적화 계획
• 실습:
  • 프로젝트 주제 및 요구사항 분석
  • 프로젝트 설계 및 계획 수립

### 프로젝트 주제 예시
1. Spark를 사용한 대규모 데이터 분석 플랫폼 개발
2. 실시간 데이터 스트리밍 분석 도구 구축

### 프로젝트 요구사항 예시
1. Spark를 사용한 대규모 데이터 분석 플랫폼:
   - 대규모 데이터를 RDD 및 DataFrame으로 처리
   - 다양한 데이터 변환 및 분석
   - 분석 결과 저장 및 시각화

2. 실시간 데이터 스트리밍 분석 도구:
   - 실시간 데이터 스트리밍 수집 및 처리
   - 실시간 데이터 변환 및 분석
   - 분석 결과 저장 및 시각화

### 프로젝트 설계 및 계획 예시
1. 데이터 입력 모듈 구현
2. Spark 알고리즘 구현
3. 데이터 출력 및 성능 분석 모듈 구현

 

이 강의는 Apache Spark의 기본 개념과 아키텍처, RDD와 DataFrame의 기본 개념, 그리고 Spark에서의 데이터 처리 및 분석 방법을 익히는 것을 목표로 하며, 각 강의는 이론과 실습을 포함합니다. 추가적인 주제나 다음 주차에 대한 상세 강의를 원하시면 말씀해 주세요!