Spark 11 post

Spark Optimizing Hint 2025-04-09 _{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...}
Spark Optimizing Storage 2025-04-06 _{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...}
Spark Optimizing Partition 2025-04-06 _{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...}
Spark Resource Management 2025-04-02 _{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...}
Spark Distributed Variable 2025-04-02 _{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...}
Spark Data Writing 2025-04-02 _{Apache Spark는 데이터를 다양한 형식과 방법으로 저장할 수 있는 유연성을 제공합니다. Spark에서 데이터를 저장하는 주요 방식은 DataFrame API를 통해 이루어지며, 다양한 파일 포맷뿐만 아니라, 파티셔닝,...}
Spark Submit Overview 2025-03-19 _{spark-submit은 Spark 애플리케이션을 클러스터에 제출하고 실행하는 명령어입니다. 이 명령어는 애플리케이션을 실행할 환경을 설정하고 리소스를 할당하는 여러 옵션을 제공합니다. Master Configuration --master는 Spark 애플리케이션이 실행되는 클러스터의...}
Spark User Defined Functions 2025-03-16 _{PySpark는 데이터 처리와 분석을 위해 다양한 방식으로 사용자 정의 함수를 활용할 수 있습니다. 그 중 UDF(User Defined Function)와 Pandas UDF는 데이터 변환 및 집계 작업을...}
Spark Joining DataFrame 2025-03-16 _{Spark에서는 DataFrame과 Spark SQL을 사용하여 데이터를 결합할 수 있습니다. 이 때 데이터셋의 크기가 매우 다를 경우, Broadcast를 사용하여 작은 데이터셋을 모든 노드에 분배함으로써 조인의 성능을...}
Spark Data Processing 2025-03-16 _{Apache Spark는 대규모 데이터를 분산 처리할 수 있는 강력한 엔진으로, 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 가장 대표적인 데이터 처리 방법은 RDD(Resilient Distributed Dataset), DataFrame,...}
Spark Execution Architecture 2025-03-12 _{Apache Spark는 대규모 데이터 처리에 특화된 분산 컴퓨팅 시스템입니다. Spark의 핵심은 데이터를 분산하여 처리하는 데 있으며, 효율적인 데이터 처리를 위해 여러 개념들이 유기적으로 작동합니다. Execution...}