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Spark
Spark Optimizing Model
SparkML은 대규모 데이터 처리를 위한 강력한 머신러닝 라이브러리로, 모델을 학습하고 최적화하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 모델 튜닝은 하이퍼파라미터를 최적화하여 성능을 극대화하는 과정이며, 파이프라인은 여러 머신러닝 단계를 연결하여 효율적으로 데이터를 처리하고 모델을 학습할 수 있게... -
Spark
Spark Evaluation Metrics
SparkML은 대규모 데이터를 처리하는 머신러닝 라이브러리로, 모델 학습과 예측을 지원합니다. 모델의 성능을 평가하는 것은 중요한데, 이를 통해 예측 정확도나 클러스터링 성능을 확인하고 개선할 수 있습니다. 다양한 평가 지표를 제공하여 모델을 최적화하고, 데이터 기반 의사결정을 돕습니다.... -
Spark
Spark Model Training
SparkML에서 모델 학습은 데이터에서 숨겨진 패턴이나 관계를 학습하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 과정입니다. 이 과정은 데이터를 분석하고, 모델을 구축하여 실제 상황에서 유용한 예측을 할 수 있게 합니다. Regression Regression은 변수 간의 관계를... -
Spark
Spark Feature Transformer
SparkML에서 Feature Transformer는 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 중요한 역할을 합니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 숫자형 데이터만을 처리할 수 있기 때문에, 다양한 변환 작업을 통해 데이터를 모델에 맞게 준비하는 것이 필요합니다. Imputer Imputer는 비어있는... -
Spark
Spark Adaptive Query
Apache Spark는 쿼리 성능을 최적화하는 데 있어 다양한 기술을 활용합니다. Adaptive Query Execution(AQE)는 쿼리 실행 중에 실제 데이터를 바탕으로 최적화를 동적으로 수행하여 성능을 개선하는 기능입니다. 이를 통해 Spark는 쿼리가 실행되는 동안 실행 계획을 동적으로 조정하여... -
Spark
Spark Optimizing Hint
Apache Spark는 성능 최적화를 위해 다양한 힌트를 제공합니다. 이 힌트들은 쿼리 실행을 최적화하는 데 사용되며, 주로 데이터 파티셔닝과 조인 전략에 활용됩니다. 각 힌트는 특정 시나리오에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Partitioning COALESCE COALESCE는 파티션 수를... -
Spark
Spark Optimizing Storage
Apache Spark는 대규모 데이터 처리 성능을 극대화하기 위해 데이터를 메모리나 디스크에 캐싱하고 퍼시스팅하는 기능을 제공하는 분산 처리 시스템으로, 반복적인 계산을 최적화하고 시스템 자원을 효율적으로 사용하여 빠르고 확장 가능한 데이터 분석을 가능하게 합니다. RDD and DataFrame... -
Spark
Spark Optimizing Partition
Apache Spark에서 파티셔닝은 데이터 분산 및 작업 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 적절한 파티셔닝 전략을 사용하면 데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터셋의 크기와 파티션 수를 최적화하면 병렬 처리 효율성을 높이고 리소스를 절약할 수 있습니다.... -
Spark
Spark Resource Management
Apache Spark에서는 클러스터 내 리소스를 효율적으로 관리하여 작업에 필요한 자원을 동적으로 또는 고정적으로 할당하고, 여러 작업이 동시에 실행될 때 리소스를 공평하게 분배합니다. 이를 통해 Spark는 작업 간 리소스 충돌을 최소화하고, 시스템의 성능을 최적화하며, 작업이 원활하게... -
Spark
Spark Distributed Variable
Apache Spark는 대규모 분산 처리 환경에서 각 작업 노드 간 데이터와 변수를 효율적으로 공유하고 처리 성능을 최적화하기 위해 다양한 변수를 제공합니다. 이러한 변수는 네트워크 오버헤드를 줄이고 안전한 데이터 집계를 지원하여 대규모 작업에서도 일관된 결과를 보장합니다....