broadcast 코드 예시 관련 질문

Question

안녕하세요. broadcast 예제코드에서는 이미 aggregation된 dataframe(코드에서 interviwer_count) 에 대해서 udf 실행을 위해서 meta 딕셔너리를 broadcast한 다음에 udf를 실행하는 것으로 이해하였는데요. 실제 운영하는 상황에서는 이런 경우에는 이미 aggregation이 된 dataframe이 먼저 만들어질 것이기 때문에 meta 딕셔너리를 dataframe으로 만든 후 join하는 것과 큰 차이가 없지 않나요? 해당 코드에서 broadcast를 함으로써 다른 방법(join 등)에 비해 얻는 이점이 어떤 건지 궁금합니다.

altoformula · Answer

안녕하세요 워농님, 좋은 질문 감사합니다. 제가 연말이라 바쁘다보니 답변이 늦었는데, AI가 답변을 해줬네요 ㅎㅎ. 일단 워농님이 말씀하신 부분도 맞고 AI가 대답한 부분도 맞습니다 . 여기 실습에서는 어떤 식으로 작동을하는지 보여드릴려고 이렇게 작성을 했고, 실질적인 프로젝트에서는 두개의 데이터를 조인할 때 하나의 데이타가 다른 데이터에 비해 상당히 작고, 메모리에 들어갈 경우에 이런 식으로 조인합니다 . 기본적인 셔플 조인은 노드끼리 Shuffle이 많이 일어나기 때문에 훨씬 느리기 때문이죠. 혹시 더 질문 있으시면 남겨주세요!

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 워농님께서 질문하신 broadcast 예제 코드에 관한 사항을 이해하기 위해 몇 가지 지적하신 부분을 요약하자면, 이미 aggregation된 데이터에 대해 UDF를 실행할 때, broadcast 변수를 사용하는 것과 dataframe을 만든 후 join하는 방식의 차이에 대한 것입니다. Broadcast 변수를 사용하는 가장 큰 이유는 작은 데이터셋을 각 노드의 메모리에 저장하여 네트워크 병목을 줄이고, 노드 간 통신 비용을 최소화하려는 데 있습니다. 이런 접근은 주로 다음과 같은 상황에서 이점을 제공합니다: Broadcast의 메모리 효율성 : Broadcast는 작은 사이즈의 데이터셋을 클러스터의 모든 노드에 복제하여 빠르게 접근할 수 있습니다. 상대적으로 view 작업이 많지 않은 데이터라면 전체 네트워크 간의 통신 비용을 최소화할 수 있습니다. 작업 성능 향상 : join 연산은 일반적으로 데이터를 섞어 처리하게 되므로 많은 양의 데이터 셔플링이 발생할 수 있습니다. 하지만, 작은 데이터셋을 broadcast하면, 이러한 셔플링 과정을 피하게 되어 성능이 개선될 수 있습니다. 코드의 유연성 : Broadcast를 사용하면, 특정 key-value 쌍처럼 작은 크기의 데이터를 복잡한 UDF 내에서 쉽게 참조할 수 있게 되어, 코드 가독성과 유지보수 측면에서도 장점이 있습니다. &mdash; 관련된 기존 게시글 &mdash; - 대용량 데이터 Join : 이 게시물에서는 Spark에서 데이터 Join 방법과 발생할 수 있는 문제점들, 그리고 이를 다룰 수 있는 다양한 테크닉들에 대해 설명하고 있습니다. 워농님이 궁금해 하시는 join에 관련한 기술적인 부분도 다뤄지고 있으니 참고하시면 도움이 될 것입니다. 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.