인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까, 

빅데이터 처리의 핵심은 분산 데이터 처리 입니다. 그리고 Spark은 오픈 소스 기반의 빅데이터 분산 처리의 대표 시스템입니다. 

매우 큰 대량 데이터를 한번에 처리해야 할 경우  분산해서 처리하는 것이 단일 처리보다 높은 Throughput으로 더 빠르게 처리할 수 있습니다.  물론 단일 건으로 처리해야 한다면 분산 처리보다 단일 처리가 더 좋습니다(예를 들어 웹기반의 사용자 단건 데이터 처리)

대량 데이터 10TB에서 부서별 매출을 뽑아내야 한다면 한대의 서버에서 10TB를 처리하는 것 보다 10대의 서버에서 1TB씩 가공을 해서 처리하는 것이 더 빠를 수 있습니다. 물론 10대의 서버에서 데이터를 나중에 취합하는 부담은 있지만 일반적으로 분산 시스템은 중첩된 데이터 처리를 최소화 할 수 있는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 

1. a라는 데이터를 5곳에 1/5 씩 분산시켜서 저장한다면, a가 어떤 단위인지 궁금합니다. 예를 들어 row가 100인 data를 20개 씩 저장하는 것인지? 아니면 서로다른 종류의 data file이 10가지(파산관련 데이터파일, 날씨예보 데이터, 주가 데이터 등등 10가지 종류)가 있어서, 2가지씩 나눠서 저장하는 것인지 궁금합니다.

=> 분산 기준은 사용자가 정하기 나름입니다. spark은 파티션 단위로 데이터를 분산합니다. 그리고 파티션 키는 사용자가 데이터를 기반으로 지정할 수 있습니다.  보통 파티션 키값에 따라 범위(range)나 해쉬값 기반으로 분산합니다. 

2. 분산시켜서 데이터를 저장하면, 이점이 무엇인지 궁금합니다.

=> 위 설명 내용 참조 부탁드립니다. 

 

감사합니다.