PySpark

PySpark는 아파치 스파크(Apache Spark)의 공식 Python API이다. 즉, PySpark 자체는 독립적인 분산 처리 프레임워크가 아니라, 스칼라(Scala)로 작성된 코어 스파크 엔진을 Python 프로그래머가 사용할 수 있게 해주는 래퍼(Wrapper) 라이브러리이다. 사용자가 Python 코드를 작성하면, PySpark는 이를 JVM(Java Virtual Machine) 상에서 실행되는 스파크 코어와 통신하여 작업을 분산 클러스터에서 실행하고 그 결과를 다시 Python 환경으로 가져온다.

이러한 관계 덕분에 PySpark는 스파크가 제공하는 모든 핵심 기능—RDD(Resilient Distributed Dataset), DataFrame, SQL, 스트리밍 처리(Structured Streaming), 머신러닝 라이브러리(MLlib)—을 완전히 활용할 수 있다. 개발자는 Python이라는 접근성이 높은 언어의 간결한 문법과 방대한 생태계를 활용하면서도, 스파크의 고성능 분산 컴퓨팅 능력을 그대로 누릴 수 있다. 이는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 사이의 협업 장벽을 낮추는 중요한 역할을 한다.

PySpark는 아파치 스파크의 파이썬 API로서, 핵심적인 강점은 분산 처리와 클러스터 컴퓨팅에 기반을 두고 있다. 단일 머신의 메모리와 처리 능력으로는 감당하기 어려운 테라바이트 또는 페타바이트 규모의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계되었다. 이를 위해 PySpark는 작업을 여러 개의 작은 태스크로 분할하고, 이를 클러스터를 구성하는 여러 대의 서버(노드)에 분산시켜 병렬로 실행한다. 각 노드는 자체적으로 데이터의 일부를 처리하며, 그 결과는 다시 통합되어 최종 출력을 생성한다.

이러한 분산 처리 아키텍처의 핵심은 드라이버 프로그램과 익스큐터의 역할 분담에 있다. 사용자가 작성한 PySpark 코드는 드라이버 프로그램에서 실행된다. 드라이버 프로그램은 작업을 분석하고, 여러 개의 스테이지와 태스크로 구성된 실행 계획을 수립한 후, 클러스터 매니저를 통해 각 워커 노드에 익스큐터 프로세스를 할당한다. 각 익스큐터는 할당받은 태스크를 실행하고 데이터를 처리하며, 그 과정에서 메모리나 디스크에 데이터를 캐싱할 수도 있다. 이 모델을 통해 PySpark는 수백 대의 머신으로 구성된 클러스터에서도 대규모 데이터 처리를 가능하게 한다.

분산 환경에서의 데이터 처리는 효율적인 데이터 파티셔닝 없이는 성능을 기대하기 어렵다. PySpark의 기본 데이터 구조인 RDD나 DataFrame은 데이터를 여러 파티션으로 나누어 클러스터의 노드들에 분산 저장한다. 연산이 수행될 때는 각 파티션에 대한 작업이 해당 파티션이 위치한 노드에서 병렬로 처리되며, 셔플과 같은 데이터 재분배 작업이 필요한 경우에만 네트워크 통신이 발생한다. 이러한 설계는 데이터 지역성을 최대화하고 네트워크 병목 현상을 줄여 전체 처리 성능을 극대화하는 데 기여한다.

PySpark를 통한 클러스터 컴퓨팅은 로컬 모드에서의 개발과 테스트를 거쳐, 실제 운영 환경에서는 아파치 하둡 YARN, 아파치 메소스, 또는 쿠버네티스와 같은 클러스터 매니저 위에서 실행된다. 사용자는 동일한 PySpark 코드베이스를 사용하여 로컬 머신에서 개발한 애플리케이션을 아무런 코드 변경 없이 대규모 클러스터에 배포하여 실행할 수 있다. 이는 빅데이터 처리 파이프라인의 개발과 운영 생산성을 크게 향상시키는 중요한 특징이다.

PySpark의 장애 허용(Fault Tolerance)은 클러스터 환경에서 노드나 프로세스가 실패하더라도 작업이 중단되지 않고 정상적으로 완료될 수 있도록 보장하는 핵심 메커니즘이다. 이는 분산 시스템의 필수 요구사항을 충족하며, Apache Spark의 핵심 아키텍처에서 비롯된 특성이다.

장애 허용의 기본 원리는 RDD(Resilient Distributed Dataset)의 불변성과 라인지(Lineage) 추적에 기반한다. RDD는 생성된 이후 변경할 수 없는 데이터 집합으로, 만약 특정 파티션의 데이터가 손실되면, 원본 데이터 소스로부터 재계산하는 대신 RDD의 변환 연산 기록(라인지)을 따라가며 필요한 부분만 다시 생성한다. 이 방식을 통해 네트워크나 디스크에 중간 결과를 자주 저장하는 오버헤드 없이도 효율적인 복구가 가능하다. DataFrame과 Dataset API도 내부적으로 RDD를 활용하므로 동일한 장애 허용 특성을 상속받는다.

이 메커니즘은 클러스터 매니저와의 긴밀한 협업으로 구현된다. PySpark 애플리케이션이 YARN, Apache Mesos, 또는 Kubernetes 상에서 실행될 때, 드라이버 프로그램은 작업을 태스크로 분할해 익스큐터(Executor)에 할당한다. 만약 익스큐터가 다운되면 클러스터 매니저가 이를 감지하고, 드라이버는 다른 가용한 노드에서 해당 태스크를 다시 스케줄링하여 실행한다. 체크포인팅(Checkpointing) 기능을 사용하면 특정 RDD나 DataFrame의 상태를 신뢰할 수 있는 분산 파일 시스템(예: HDFS, Amazon S3)에 저장하여, 매우 긴 라인지 체인을 가진 작업의 복구 시간을 단축시킬 수 있다.

결과적으로, PySpark의 장애 허용 설계는 개발자로 하여금 복잡한 분산 컴퓨팅 환경의 하드웨어 또는 소프트웨어 결함을 크게 의식하지 않고, 데이터 처리 로직 자체에 집중할 수 있게 해준다. 이는 빅데이터 처리와 스트리밍 데이터 분석 같은 지속적이고 신뢰성이 요구되는 업무에 PySpark가 적합한 이유 중 하나이다.

PySpark는 사용자가 대규모 데이터를 처리하기 위해 활용할 수 있는 네 가지 핵심 API를 제공한다. 가장 기본적인 추상화 단위는 RDD(Resilient Distributed Dataset)이다. RDD는 분산된 컬렉션으로, 장애 허용이 가능하며 함수형 프로그래밍 스타일의 map, filter, reduce와 같은 저수준 변환 연산을 직접 수행할 수 있다. 그러나 RDD API는 스키마 정보가 없고 최적화 기회가 제한적이어서, 구조화된 데이터 처리에는 다소 불편함이 있다.

이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 고수준 API가 DataFrame이다. DataFrame은 명명된 컬럼으로 구성된 테이블 형태의 분산 데이터 컬렉션이다. RDD와 달리 내부적으로 카탈리스트 옵티마이저를 통해 실행 계획을 최적화하며, 컬럼 기반 저장 형식을 사용하여 효율적인 입출력과 집계 연산을 가능하게 한다. 사용자는 SQL과 유사한 구문이나 도메인 특화 언어(DSL)를 통해 데이터를 조작할 수 있어 생산성이 높다.

DataFrame의 강력한 기능 중 하나는 Spark SQL 모듈과의 완전한 통합이다. 사용자는 DataFrame을 임시 뷰로 등록한 후, 익숙한 ANSI SQL 구문을 사용해 직접 쿼리를 실행할 수 있다. 이는 기존 데이터베이스나 SQL에 익숙한 분석가들이 PySpark 생태계에 쉽게 접근할 수 있게 해준다. 또한 Hive와의 호환성을 제공하여 기존 Hive 쿼리와 메타스토어를 그대로 활용할 수 있다.

마지막으로 Structured Streaming API는 실시간 데이터 처리에 사용된다. 이는 마이크로 배치 처리 모델을 기반으로 하여, 실시간으로 유입되는 스트림 데이터를 무한한 DataFrame으로 취급한다. 사용자는 정적 DataFrame을 다루는 것과 거의 동일한 코드로 스트리밍 애플리케이션을 작성할 수 있으며, 이벤트 시간 기반 처리와 워터마크를 통한 지연 데이터 핸들링을 지원한다. 이를 통해 배치 처리와 스트리밍 처리를 통합된 API로 일관되게 다룰 수 있다.

PySpark 애플리케이션의 모든 작업은 SparkSession 객체를 생성하는 것으로 시작한다. 이 객체는 사용자 정의 설정을 포함한 애플리케이션 실행 환경을 정의하고, 클러스터에 대한 연결을 설정하며, 데이터를 읽고 쓰고 변환하는 데 필요한 주요 API에 대한 진입점 역할을 한다.

SparkSession은 pyspark.sql 모듈에서 불러올 수 있으며, 일반적으로 애플리케이션당 하나의 세션을 생성하여 사용한다. 가장 기본적인 생성 방법은 SparkSession.builder.appName() 메서드를 사용하는 것으로, 애플리케이션에 식별 가능한 이름을 부여한다. 이후 .getOrCreate() 메서드를 호출하면 새로운 세션이 생성되거나, 이미 동일한 이름의 세션이 존재할 경우 기존 세션을 반환한다. 이는 장애 허용 설계와 일관성을 유지하는 데 도움이 된다.

생성된 SparkSession 객체를 통해 사용자는 다양한 데이터 소스(HDFS, Apache Hive, JSON, CSV 등)로부터 DataFrame이나 Dataset을 생성할 수 있다. 또한, SQL 쿼리를 실행하거나 임시 뷰를 생성하는 기능도 제공한다. 세션 생성 시 .config() 메서드를 활용하여 실행 메모리, 코어 수, 동적 할당 여부 등 클러스터 자원과 관련된 중요한 설정을 조정할 수 있어, 애플리케이션의 성능을 최적화하는 첫걸음이 된다.

애플리케이션 작업이 모두 완료되면, SparkSession.stop() 메서드를 호출하여 클러스터와의 연결을 명시적으로 종료하고 자원을 해제할 수 있다. 그러나 대부분의 경우 드라이버 프로그램이 종료되면 세션도 자동으로 정리된다.

PySpark는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 불러오고 처리 결과를 저장하는 기능을 제공한다. 주로 SparkSession의 read와 write API를 사용하며, DataFrame 또는 RDD 형태로 데이터를 다룬다.

주요 데이터 소스로는 CSV, JSON, Parquet, ORC, JDBC를 통한 관계형 데이터베이스, Apache Hive, Apache HBase 등이 있다. 예를 들어, CSV 파일을 불러오려면 spark.read.csv("파일경로")를, Parquet 형식으로 저장하려면 dataframe.write.parquet("저장경로")를 사용한다. Amazon S3, HDFS, 로컬 파일 시스템 등 다양한 스토리지에 접근할 수 있으며, 스키마 추론이나 명시적 스키마 정의 옵션을 지원한다.

데이터 저장 시에는 파티셔닝, 압축, 저장 모드(덮어쓰기, 추가, 무시 등)를 지정할 수 있어 빅데이터 처리 파이프라인에 효율적으로 통합된다. 또한 Apache Spark SQL의 일부로, Hive Metastore와 연동하여 테이블로 데이터를 읽고 쓸 수 있다.

PySpark의 DataFrame은 관계형 데이터베이스의 테이블이나 Pandas의 DataFrame과 유사한 구조로, 행과 열로 구성된 분산 데이터 컬렉션이다. 이는 RDD보다 더 높은 수준의 추상화를 제공하며, 스키마 정보를 가지고 있어 최적화된 실행 계획을 수립할 수 있다는 장점이 있다. DataFrame 조작은 주로 SparkSession을 통해 생성된 DataFrame 객체에 다양한 변환(Transformation) 연산을 적용하는 방식으로 이루어진다.

DataFrame의 기본 조작은 열(Column) 기반의 연산을 중심으로 이루어진다. 사용자는 select()를 이용해 특정 열을 선택하거나, withColumn()으로 새로운 열을 추가 및 기존 열을 변환할 수 있다. filter() 또는 where() 메서드를 사용하면 조건에 맞는 행만을 필터링할 수 있다. 또한, groupBy()와 agg() 함수를 결합하여 데이터를 그룹화하고 집계 연산(예: 합계, 평균, 개수)을 수행하는 것이 일반적이다. 이러한 변환 연산들은 지연 실행(Lazy Evaluation)되므로, 실제 계산은 show(), count(), collect() 같은 액션(Action)이 호출될 때까지 수행되지 않는다.

더 복잡한 데이터 처리에는 윈도우 함수(Window Function)와 사용자 정의 함수(UDF)가 활용된다. 윈도우 함수는 Window.partitionBy() 및 Window.orderBy()로 정의하여 그룹 내 순위나 누적 합 같은 분석을 가능하게 한다. 반면, 성능 저하가 있을 수 있는 복잡한 로직의 경우 pyspark.sql.functions.udf를 이용해 사용자 정의 함수를 등록하여 DataFrame의 각 행에 적용할 수 있다. 이러한 조작들은 모두 분산 컴퓨팅 환경에서 여러 노드에 걸쳐 병렬로 처리되어 대규모 데이터를 효율적으로 다룰 수 있게 한다.

DataFrame 조작의 결과는 다양한 형식으로 저장될 수 있다. write 인터페이스를 사용하여 Parquet, CSV, JSON 같은 포맷으로 로컬 파일 시스템이나 HDFS, Amazon S3 같은 분산 저장소에 저장하는 것이 일반적이다. 또한, join() 메서드를 통해 다른 DataFrame과의 조인 연산이 가능하며, union()으로 데이터프레임을 결합하거나, pivot()을 이용한 피벗 테이블 생성 등 관계형 데이터 처리에 필요한 대부분의 작업을 지원한다.

PySpark는 SparkSession을 통해 생성된 Spark SQL 엔진을 사용하여 관계형 데이터베이스와 유사한 SQL 쿼리를 실행할 수 있다. 이를 통해 사용자는 익숙한 SQL 문법으로 분산 컴퓨팅 환경에 저장된 대규모 데이터를 분석할 수 있다. 쿼리를 실행하기 전에 DataFrame이나 테이블을 생성하여 Spark SQL에 등록해야 하며, createOrReplaceTempView() 메서드를 사용하면 된다.

등록된 테이블은 spark.sql() 함수를 사용해 쿼리할 수 있다. 이 함수는 표준 ANSI SQL 문법을 지원하며, 조인, 집계, 서브쿼리, 윈도우 함수 등 복잡한 쿼리도 실행 가능하다. 쿼리 결과는 다시 DataFrame 객체로 반환되므로, PySpark의 다른 API나 라이브러리와의 연계 작업이 용이하다.

Spark SQL은 카탈리스트 옵티마이저와 툰젠 실행 엔진을 백엔드로 사용하여 쿼리를 최적화하고 처리한다. 이는 사용자가 작성한 SQL 쿼리를 DataFrame 연산과 동일한 실행 계획으로 변환하여, 파이썬 코드로 작성한 변환 작업과 동등한 성능을 보장한다. 또한 하이브 메타스토어와의 통합을 지원하여 기존 하이브 테이블에 대한 쿼리도 직접 실행할 수 있다.

PySpark는 아파치 스파크의 파이썬용 API이다. 아파치 스파크는 캘리포니아 대학교 버클리의 AMPLab에서 초기 개발된 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 현재는 아파치 소프트웨어 재단에서 유지 보수하고 있으며, 아파치 라이선스 2.0을 따른다. PySpark는 이 강력한 빅데이터 처리 엔진의 기능을 파이썬이라는 접근성이 높은 언어를 통해 활용할 수 있게 해주는 라이브러리이다.

PySpark의 등장 배경은 데이터 과학과 데이터 엔지니어링 분야에서 파이썬의 폭넓은 인기에 있다. R이나 스칼라와 같은 다른 언어에 비해 파이썬은 학습 곡선이 완만하고 NumPy, Pandas, scikit-learn과 같은 풍부한 데이터 분석 및 머신러닝 생태계를 갖추고 있었다. PySpark는 개발자들이 익숙한 파이썬 환경에서도 대규모 데이터 처리, 분산 컴퓨팅, 클러스터 컴퓨팅의 성능을 활용할 수 있도록 함으로써 아파치 스파크의 채택을 크게 확장시켰다.

pyspark.pandas는 아파치 스파크의 분산 처리 엔진 위에서 동작하면서도, 사용자에게 익숙한 판다스의 API를 거의 그대로 사용할 수 있도록 설계된 모듈이다. 이는 파이썬 생태계에서 데이터 분석의 사실상 표준으로 자리 잡은 판다스의 문법과 기능을 대규모 분산 컴퓨팅 환경으로 확장한다는 핵심 목표를 가진다. 사용자는 로컬 머신에서 판다스 DataFrame을 다루듯이 pyspark.pandas의 DataFrame을 조작할 수 있으며, 내부적으로는 모든 연산이 스파크 실행 엔진에 의해 자동으로 최적화되고 클러스터에 분산되어 실행된다.

이 모듈은 판다스의 주요 API를 광범위하게 지원한다. 여기에는 데이터 불러오기와 저장(read_csv, to_parquet), 데이터 선택 및 필터링(loc, iloc, query), 그룹화 및 집계(groupby, agg), 결합(merge, join), 시계열 처리, 창 함수 등이 포함된다. 또한 판다스의 Series, Index, MultiIndex와 같은 핵심 데이터 구조도 구현되어 있어, 기존 판다스 코드를 최소한의 수정으로 PySpark 환경으로 마이그레이션하는 것이 가능해진다.

그러나 100% 완벽한 호환성을 목표로 하지만, 두 환경의 근본적인 차이로 인해 몇 가지 제약사항이 존재한다. 가장 큰 차이는 지연 평가 모델이다. 판다스는 즉시 연산을 수행하는 반면, pyspark.pandas는 스파크의 지연 실행 원칙을 따라 실제 결과가 필요할 때까지 연산을 최적화하고 지연시킨다. 또한 인덱스의 동작이나 특정 메서드의 매개변수 지원 범위에서 미세한 차이가 있을 수 있다. 이러한 차이점은 공식 문서에 상세히 명시되어 있어, 사용 시 주의가 필요하다.

pyspark.pandas는 아파치 스파크의 분산 처리 엔진 위에서 판다스의 친숙한 API를 사용할 수 있게 해주는 모듈이다. 이는 단일 머신의 메모리 제약을 받는 기존 판다스로는 처리하기 어려운 테라바이트 이상의 대규모 데이터셋을 다룰 수 있게 해준다. 사용자는 데이터프레임 생성, 그룹화 집계, 피벗 테이블 생성, 시계열 처리 등 익숙한 판다스 문법을 그대로 사용하면서도, 백엔드에서 스파크가 데이터를 자동으로 분할하고 여러 노드에서 병렬 처리하도록 할 수 있다.

주요 활용 사례로는 대규모 로그 분석, 금융 데이터 처리, 사용자 행동 분석 등이 있다. 예를 들어, 수백 기가바이트에 이르는 웹 서버 로그 파일을 읽어 사용자 세션을 재구성하거나, 수억 건의 거래 기록을 집계하여 일일 리포트를 생성하는 작업에 적합하다. 또한 기계 학습 파이프라인의 전처리 단계에서 pyspark.pandas를 사용해 대용량 특징 공학을 수행한 후, MLlib 라이브러리로 모델 학습을 진행하는 방식도 일반적이다.

성능 측면에서 pyspark.pandas는 단일 머신의 판다스에 비해 확장성에서 압도적인 이점을 가진다. 데이터 크기가 클러스터의 총 메모리 용량을 초과하지 않는 한, 데이터 크기에 따라 선형적으로 확장되는 처리 성능을 보인다. 그러나 작은 규모의 데이터(예: 수 기가바이트 미만)를 처리할 때는 클러스터 오버헤드로 인해 로컬 판다스보다 느릴 수 있다. 따라서 pyspark.pandas는 진정한 빅데이터 환경에서 그 진가를 발휘한다.

파티셔닝은 PySpark에서 데이터를 여러 물리적 청크로 분할하여 클러스터의 여러 노드에 분산 저장하는 핵심 메커니즘이다. 이는 분산 처리의 병렬성을 극대화하고 성능 최적화의 기초가 된다. 데이터가 적절히 파티셔닝되지 않으면 특정 노드에 작업이 집중되는 데이터 스큐 현상이 발생하여 전체 처리 속도가 저하될 수 있다.

파티셔닝 전략은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 해시 파티셔닝으로, 특정 컬럼의 값을 기준으로 해시 함수를 적용하여 데이터를 균등하게 분배한다. 둘째는 범위 파티셔닝으로, 정렬된 키 값의 범위를 기준으로 데이터를 나누며, 주로 정렬된 데이터에 대한 범위 쿼리가 빈번한 경우에 유용하다. 사용자는 repartition() 또는 coalesce() 메서드를 사용하여 DataFrame이나 RDD의 파티션 수를 명시적으로 조정할 수 있다.

적절한 파티션 수를 결정하는 것은 중요한 튜닝 요소이다. 파티션 수가 너무 적으면 병렬 처리의 이점을 살리지 못하고 메모리 부족 오류를 유발할 수 있다. 반대로 파티션 수가 너무 많으면 각 작업의 오버헤드가 증가하여 성능이 저하된다. 일반적으로 클러스터의 총 CPU 코어 수의 2~3배를 초기 파티션 수로 설정하는 것을 권장하며, 샤플링과 같은 작업 후에는 coalesce()를 통해 파티션을 합치는 것이 효율적이다.

파티셔닝은 이후의 조인, 그룹화, 필터링 연산의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 특히 대규모 데이터 조인 작업 전에 자주 사용되는 키로 데이터를 미리 파티셔닝해두면 샤플 데이터 이동을 최소화하여 성능을 획기적으로 개선할 수 있다. 또한 파티션 프루닝과 같은 최적화 기법은 불필요한 데이터 스캔을 줄여 쿼리 실행 시간을 단축시킨다.

캐싱은 PySpark 애플리케이션의 성능을 획기적으로 향상시키는 핵심 기법이다. 분산 처리 환경에서 데이터를 디스크가 아닌 메모리나 SSD에 저장함으로써, 동일한 데이터셋에 대한 반복적인 연산 시 불필요한 재계산과 입출력 오버헤드를 줄인다. 특히 머신러닝 알고리즘의 반복 학습이나 여러 단계의 데이터 파이프라인에서 중간 결과를 재사용할 때 효과적이다.

캐싱은 주로 RDD나 DataFrame 객체에 .cache() 또는 .persist() 메서드를 호출하여 수행한다. 두 메서드의 기본 차이는 .cache()는 메모리 저장만을 의미하는 반면, .persist()는 저장 수준을 명시적으로 지정할 수 있다는 점이다. 저장 수준은 MEMORY_ONLY, MEMORY_AND_DISK, DISK_ONLY 등으로, 데이터의 크기와 클러스터의 자원 관리 상황에 따라 선택할 수 있다.

캐싱된 데이터는 더 이상 필요하지 않을 때 .unpersist() 메서드를 호출하여 명시적으로 해제하는 것이 좋다. 이는 클러스터의 귀중한 메모리 자원을 다른 작업을 위해 확보하고, 가비지 컬렉션의 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 캐싱은 성능 최적화의 강력한 도구이지만, 모든 데이터를 캐싱하는 것은 오히려 성능 저하를 초래할 수 있으므로, 실제로 반복적으로 사용되는 데이터에 한해 신중하게 적용해야 한다.

브로드캐스트 변수는 PySpark 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위한 중요한 메커니즘이다. 이는 클러스터의 모든 워커 노드에 큰 읽기 전용 데이터를 효율적으로 전송하고 캐시하기 위해 설계되었다. 일반적으로 작업자가 태스크를 실행할 때 필요한 데이터는 클러스터 매니저를 통해 각 태스크에 함께 전송되지만, 이는 동일한 데이터가 여러 번 전송될 수 있어 네트워크 대역폭과 성능에 부정적 영향을 미친다. 브로드캐스트 변수를 사용하면 이러한 큰 참조 데이터를 각 노드에 단 한 번만 전송하고 메모리에 저장함으로써 반복적인 통신 오버헤드를 제거한다.

주로 사용되는 사례는 조인 연산 시 작은 참조 테이블이나 룩업 테이블을 모든 익스큐터에 배포하는 것이다. 예를 들어, 국가 코드와 국가명이 매핑된 작은 DataFrame을 큰 트랜잭션 데이터와 조인해야 할 때, 이 작은 테이블을 브로드캐스트 변수로 지정하면 샤플 조인을 피하고 효율적인 맵사이드 조인을 수행할 수 있다. 또한 머신러닝 알고리즘에서 모델 파라미터나 큰 사전 파일을 모든 노드에 공유해야 할 때도 유용하게 활용된다.

사용법은 간단하다. SparkContext의 broadcast() 메서드를 사용해 Python 객체를 래핑하기만 하면 된다. 이후 워커 노드의 태스크 코드 내에서는 이 변수의 value 속성을 통해 캐시된 데이터에 접근할 수 있다. 개발자는 이 메커니즘을 적절히 활용함으로써 데이터 전송량을 크게 줄이고 분산 처리 작업의 전반적인 실행 속도를 향상시킬 수 있다.

PySpark를 로컬 모드로 실행하는 것은 단일 컴퓨터에서 모든 처리를 수행하는 방식이다. 이 모드는 클러스터 환경을 구축하지 않고도 애플리케이션을 개발하거나 테스트할 때 주로 사용된다. 사용자는 개인 노트북이나 데스크톱에서도 PySpark 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있다. 로컬 모드는 스탠드얼론이나 YARN 같은 실제 클러스터 매니저 없이도 SparkSession을 쉽게 생성할 수 있게 해준다.

로컬 모드에서는 드라이버와 익스큐터가 동일한 JVM 프로세스 내에서 실행된다. 이는 분산 처리의 오버헤드 없이 빠르게 코드를 검증할 수 있는 장점이 있다. 그러나 단일 시스템의 자원(CPU, 메모리)에 제한을 받기 때문에, 매우 큰 규모의 데이터를 처리하거나 실제 프로덕션 환경을 모방하는 데는 한계가 있다. 따라서 로컬 모드는 학습, 프로토타이핑, 단위 테스트에 최적화된 환경이다.

실행 방법은 간단하다. SparkSession.builder를 사용할 때 .master("local[*]")과 같은 설정을 추가하면 된다. 여기서 "local[*]"은 시스템의 모든 CPU 코어를 사용하겠다는 의미이며, 특정 개수의 코어만 사용하려면 "local[4]"처럼 숫자를 지정할 수 있다. 이렇게 생성된 SparkSession을 통해 DataFrame을 만들고 SQL 쿼리를 실행하는 등 PySpark의 모든 기능을 로컬에서 활용할 수 있다.

PySpark 애플리케이션을 스탠드얼론 클러스터 모드로 실행하는 것은 Apache Spark의 기본 내장 클러스터 매니저를 활용하는 방식이다. 이 모드는 별도의 외부 클러스터 관리 시스템(예: YARN, Apache Mesos, Kubernetes) 없이도 자체적으로 마스터 노드와 워커 노드를 구성하여 분산 처리를 가능하게 한다. 스파크 공식 웹사이트에서 제공하는 사전 빌드된 패키지를 사용하면 비교적 간단하게 독립형 클러스터를 구축할 수 있어, 외부 시스템에 대한 의존성을 최소화하고 테스트나 소규모 배포에 적합한 환경을 제공한다.

스탠드얼론 클러스터의 아키텍처는 하나의 마스터와 다수의 워커로 이루어진다. 마스터는 SparkContext를 실행하는 드라이버 프로그램과 클러스터 매니저 역할을 하는 프로세스를 호스팅하며, 워커 노드는 실행자 프로세스를 구동하여 실제 데이터 처리 작업을 수행한다. 사용자는 애플리케이션 제출 시 마스터의 주소를 지정하며, 워커 노드들은 마스터에 등록하여 자원을 보고하고 작업을 할당받는다. 이 방식은 로컬 모드보다 훨씬 큰 규모의 데이터와 연산을 다룰 수 있게 해준다.

이 클러스터 모드의 주요 장점은 설치와 구성이 간단하다는 점이다. 그러나 고급 기능인 동적 자원 할당이나 여러 애플리케이션 간의 정교한 자원 분배와 같은 기능은 YARN이나 Kubernetes 같은 전문 클러스터 매니저에 비해 제한적일 수 있다. 따라서 스탠드얼론 클러스터는 완전한 기능의 외부 의존성 없이 분산 컴퓨팅의 기본 개념을 학습하거나, 전용 스파크 클러스터를 빠르게 구성해야 하는 경우에 유용하게 활용된다.

PySpark 애플리케이션은 클러스터 컴퓨팅 환경에서 실행되며, 이를 관리하기 위해 YARN, Mesos, Kubernetes와 같은 클러스터 관리자(Cluster Manager)를 사용할 수 있다. 이러한 관리자들은 클러스터의 자원(CPU, 메모리)을 할당하고 애플리케이션의 실행을 조정하는 역할을 한다.

YARN은 하둡 생태계의 핵심 자원 관리자로, 주로 HDFS에 저장된 대규모 데이터를 처리하는 배치 작업에 적합하다. PySpark는 YARN 클라이언트 또는 클러스터 모드로 실행될 수 있으며, 기존 하둡 인프라를 최대한 활용할 수 있다는 장점이 있다. Mesos는 데이터센터 전체의 자원을 통합적으로 관리할 수 있는 범용 클러스터 관리자로, 유연한 자원 공유 모델을 제공한다. 하지만 최근에는 인기가 줄어드는 추세다.

가장 최신의 트렌드는 Kubernetes를 클러스터 관리자로 사용하는 것이다. 도커 컨테이너 기반의 Kubernetes는 클라우드 컴퓨팅 환경과의 통합성이 뛰어나고, 빠른 확장성과 선언적 관리 방식을 제공한다. PySpark 애플리케이션은 Kubernetes 파드(Pod)로 실행되며, 스파크 3.x 버전부터는 네이티브 지원이 강화되어 운영 효율성이 크게 향상되었다. 이는 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경에서의 배포에 특히 유리하다.

PySpark는 아파치 스파크의 파이썬 API로서, 테라바이트 또는 페타바이트 규모의 데이터 배치 처리 작업을 효율적으로 수행하는 데 특화되어 있다. 이는 하둡의 맵리듀스와 같은 전통적인 배치 처리 시스템에 비해 메모리 내 처리를 통해 훨씬 빠른 성능을 제공한다. 주로 데이터 웨어하우스의 ETL 파이프라인 구축, 로그 분석, 금융 데이터 정제, 과학 시뮬레이션 결과 처리 등 오랜 시간이 소요되는 대용량 정적 데이터를 처리하는 데 활용된다.

대규모 배치 처리의 핵심은 분산 파일 시스템에 저장된 데이터를 효율적으로 읽고 변환하여 다시 저장하는 것이다. PySpark는 HDFS, Amazon S3, Azure Blob Storage 등 다양한 스토리지로부터 데이터를 읽어 DataFrame이나 RDD 형태로 메모리에 로드할 수 있다. 이후 사용자는 파이썬의 친숙한 문법이나 SQL을 이용해 필터링, 조인, 그룹화, 집계 등의 복잡한 변환 작업을 정의할 수 있으며, PySpark는 이를 자동으로 최적화하여 클러스터의 여러 노드에 분산 실행한다. 처리 결과는 다시 원본 스토리지나 데이터베이스에 저장되어 비즈니스 인텔리전스 도구나 머신러닝 모델의 입력으로 사용된다.

이러한 배치 작업은 일반적으로 스케줄러나 워크플로 관리 도구를 통해 정기적으로 실행된다. PySpark 애플리케이션은 스파크 세션을 생성한 후 필요한 처리를 정의하는 스크립트 형태로 작성되며, 스파크 서브밋 명령어를 통해 클러스터 매니저에 제출되어 실행된다. YARN, Kubernetes, 또는 스파크 자체의 스탠드얼론 클러스터 위에서 동작하며, 작업 완료 후 자원을 반환하는 방식으로 운영되어 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 비용 효율적인 처리에 적합하다.

PySpark는 Apache Spark의 스트리밍 처리 엔진인 Spark Streaming을 활용하여 실시간 데이터 처리를 지원한다. 이를 통해 마이크로 배치 아키텍처를 기반으로 연속적인 데이터 스트림을 처리할 수 있다. 사용자는 DataFrame API나 구조적 스트리밍(Structured Streaming) API를 사용해 카프카, Kinesis, TCP 소켓 등 다양한 소스에서 들어오는 실시간 데이터를 읽고, 변환하며, 데이터베이스나 파일 시스템에 결과를 출력할 수 있다.

실시간 처리를 위한 핵심 객체는 SparkSession에서 생성할 수 있는 DataStreamReader와 DataStreamWriter이다. 구조적 스트리밍은 배치 처리에 사용하는 DataFrame API와 거의 동일한 인터페이스를 제공하여, 개발자가 배치 처리용 코드를 최소한으로 수정해 스트리밍 애플리케이션을 구축할 수 있게 한다. 이는 학습 곡선을 낮추고 코드 재사용성을 높이는 장점이 있다.

PySpark 스트리밍은 이벤트 시간 기반 처리, 워터마크를 통한 지연 데이터 핸들링, 윈도우 연산 등 정교한 시간 기반 처리를 지원한다. 이를 통해 특정 시간 창 내의 데이터를 집계하거나, 지연 도착한 데이터를 적절히 처리하는 것이 가능해진다. 또한 체크포인트와 Write-Ahead Log 기능을 통해 장애 발생 시에도 정확히 한 번(exactly-once)의 처리 보장을 제공하는 것이 특징이다.

이러한 실시간 처리 능력은 사기 탐지, 실시간 대시보드, 로그 모니터링, IoT 센서 데이터 분석 등 다양한 분야에 활용된다. 특히 머신러닝 라이브러리인 MLlib와 결합하여 실시간 예측 모델을 적용하는 파이프라인을 구축하는 데에도 적합하다.

PySpark는 아파치 스파크의 머신러닝 라이브러리인 MLlib를 파이썬에서 사용할 수 있게 하는 API를 제공한다. MLlib는 대규모 분산 환경에서 효율적으로 동작하도록 설계된 확장 가능한 머신러닝 라이브러리로, 분류, 회귀 분석, 클러스터링, 협업 필터링 등 다양한 알고리즘을 포함하고 있다. 또한 파이프라인과 같은 고수준 API를 통해 특징 추출, 변환, 모델 선택 과정을 쉽게 구성하고 자동화할 수 있다.

MLlib를 사용한 머신러닝 워크플로우는 일반적으로 SparkSession을 생성한 후, DataFrame 형태의 데이터를 불러오는 것으로 시작한다. 이후 데이터 전처리 과정에서 StringIndexer, VectorAssembler와 같은 변환기(Transformer)를 사용하여 머신러닝 알고리즘이 요구하는 형식으로 데이터를 준비한다. 준비된 데이터는 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트와 같은 분류나 회귀 알고리즘을 적용하여 모델을 학습시키고, 교차 검증과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 성능을 찾는다.

PySpark의 MLlib는 배치 처리와 실시간 스트리밍 데이터 모두에 대한 예측을 지원하며, 학습된 모델을 저장하고 다른 스파크 클러스터에서 불러와 재사용할 수 있다. 이는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 하나의 통합된 플랫폼 안에서 데이터 처리부터 모델 서빙까지의 전체 라이프사이클을 관리할 수 있게 해준다. 또한 스파크 SQL 및 스트리밍과의 긴밀한 통합을 통해 복잡한 데이터 파이프라인 구축이 용이하다는 장점이 있다.