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Multi-threaded-step과 Partitioning 차이 확인
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안녕하세요 Multi-threaded-step과 Partitioning 차이가 제가 알고 있는 게 맞는지 궁금하여 질문드립니다.
Multi-threaded-step은
하나의 Step 안에서 Chuk 크기만큼
읽기-처리-쓰기 이 한 사이클을 여러 스레드들이 독립적으로 수행되어 단일 스레드보다 속도 향상을 할 수 있고
PartitionStep은 하나의 Master Step 안에 파티셔닝 할 Slave Step을 정의하고 이 Step은 공유되고 gridSize 만큼 스레드가 생성되어 해당 스레드에는 독립적으로 스택에 StepExecution 참조를 할당받아 마치 여러 Step들이 스레드 개수만큼 수행되는 건가요?
즉 Multi-threaded-step은 Step in Muti-Thread 이고
Partitioning은 Step in Multi-Step 인거죠?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. hoonseung님, 질문해주신 내용에 대해 답변드리겠습니다.
Multi-threaded-step과 Partitioning의 차이점에 대한 문의를 주셨는데, 간단히 설명드리자면:
Multi-threaded-step:
- 하나의 Step 내에서 동일한 Chunk 단위로 여러 스레드가 동시에 읽기-처리-쓰기 작업을 수행하게 됩니다.
- 이를 통해 단일 스레드보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 여러 스레드가 동일한 Reader, Processor, Writer를 공유하면서 경합 조건이 발생할 수 있어, 처리의 동기화 및 상태 관리를 잘해야 합니다.
- 하나의 Step 내에서 동일한 Chunk 단위로 여러 스레드가 동시에 읽기-처리-쓰기 작업을 수행하게 됩니다.
Partitioning:
- 하나의 Master Step이 있고, 이 Step이 여러 개의 Slave Step으로 나누어져 각각 독립적으로 실행됩니다.
- 각 Slave Step은 별도의 StepExecution을 가지며, 특정 데이터 범위(파티션)를 처리할 수 있습니다.
- Partitioning은 Step을 다수의 Sub-Step으로 나누어 병렬 처리하므로, 각 Sub-Step은 다른 스레드에서 독립적으로 실행되어 보다 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 하나의 Master Step이 있고, 이 Step이 여러 개의 Slave Step으로 나누어져 각각 독립적으로 실행됩니다.
따라서, Multi-threaded-step은 “하나의 Step에서 다중 스레드로 처리”이고, Partitioning은 “하나의 Step을 다중 Sub-Step으로 나누어 처리”한다고 볼 수 있습니다.
관련된 질문에 대해 더 깊이 있는 정보는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- Multi-threaded과 Partitioning의 차이가 있나요?
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.