인프런 커뮤니티 질문&답변

네, 문제 없습니다. Spark 의 동작 핵심 원리에 대한 이해를 위한 부분이며, 개념적인 이해를 돕기위한 선에서 자연스럽게 넘어가면 됩니다.

열공하세요~

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윤님.

강의의 “파티션 이해하기” 부분에 대해 질문 주셨군요. rdd.getNumPartitions()를 이해하신 후에 다음 섹션인 Shuffle로 넘어가셔도 큰 문제는 없습니다. 그러나 RDD 및 파티션에 대한 이해는 기초적이면서도 중요하기 때문에, 이 개념이 잘 정리되어 있어야 전체적인 스파크의 데이터 흐름을 이해하는데 도움이 됩니다.

RDD(Resilient Distributed Dataset)의 파티션은 데이터셋을 분산 환경에서 처리하기 위해 중요한 역할을 합니다. 각 파티션은 데이터를 나누어 처리하고, 이를 통해 스케일을 확장할 수 있습니다. getNumPartitions() 메소드는 RDD가 총 몇 개의 파티션으로 나뉘어져 있는지를 보여주기 때문에 데이터의 병렬 처리를 이해하는 데 유용한 정보입니다.

추가로, rdd.getNumPartitions() 이후의 강의 부분은 파티션이 스파크에서 어떻게 변환되고 조작되는지를 더 깊게 이해하는 데 도움을 줄 수 있으므로, 가능하면 시청하시기를 권장드립니다. Shuffle 과정으로 넘어가더라도, 학습에 있어 큰 간극은 발생하지 않을 것입니다.

현재로서는 해당 강의에 관련된 다른 참고 링크나 자료는 없으나, Spark의 RDD 및 파티션에 대한 이해를 돕기 위해 아래 자료를 보시면 도움이 될 수 있습니다:
- Spark 공식 문서 - RDD 프로그래밍 가이드

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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