이전글에서 RDD를
이용해 데이터를 처리하는 방법을 살펴보았다.
RDD를 사용함으로써 얻을 수 있는 장점은 분산환경에서 메모리 기반으로 빠르고
안정적으로 동작하는 프로그램을 작성할 수 있다는 점이다.
하지만, RDD에도 한 가지 아쉬운 점이 있는데, 바로 데이터 값 자체는
표현이 가능하지만 데이터에 대한 메타 데이터, 소위 '스키마'에 대해서는
표현할 방법이 따로 없다는 점이다.
스파크 SQL은 RDD의 이 같은 단점을 보완할 수 있도록 또 다른 유형의
데이터 모델과 API를 제공하는 스파크 모듈이다.
스파크 SQL이라는 이름만 보면 “아.. 스파크에서도 데이터 베이스에서
사용하던 SQL을 사용할 수 있게 해주는 모듈이구나!”라고 생각할 수도
있다.
하지만, 스파크 SQL이 제공하는 기능은 단순히 SQL을 처리해 주는 것
이상이라고 할 수 있다.
이제부터 스파크 SQL과 데이터 프레임에 대해 살펴보자.
1. DataFrame
Spark 1.3.X 부터 릴리즈된 DataFrame은
RDB Table 처럼 Schema를 가지고 있고 SparkSQL 에서 사용하는 데이터 모델이다.
DataFrame의 가장 큰 특징은 기존 RDD와는 전혀 다른 형태를 가지며,
SQL과 유사한 방식의 연산을 제공한다는 것이다.
Performance - Catalyst Optimizer, Encoder
DataFrame은 Spark 엔진에서 최적화 할 수 있도록 하는 기능들이 추가되었다.
RDD를 사용할 때는 각 연산들을 함수로 생성하여 전달하면, Spark 엔진은 각 함수를
파싱하지 않고 전달 받은 함수를 처리하기만 한다.
반면, DataFrame 기반 코드는 Spark 엔진이 실행 전에 이를 파싱 및 실행 계획을
세우게 된다.
RDD는 functional code를 사용하며, DataFrame은 relational code를 사용한다.
즉, 실행 계획에 따라 내부적으로 최적화를 진행하기 때문에 RDD에 비해 성능이 빠르다(Catalyst Optimizer)
또한, RDD에 비해 직렬화, 역직렬화 하는 방식도 다르며, 성능도 빠르다.
RDD를 사용할 때 java serialization 또는 kryo(크라이오) 를 사용했지만 DataFrame은 Encoder를 사용한다.
보통 데이터를 filter, sorting, hashing 하는 경우 당연하게 데이터가 메모리에 역직렬화 되어 있어야 한다.
하지만, DataFrame은 Encoder를 사용하기 때문에, byte code 형태(직렬화) 그대로 연산 처리가 가능하다.
정확하게 말하면 Encoder는 DataSet 모델이 사용하지만, Spark 2.0 부터는 DataFrame과 DataSet은 통합되었다.
데이터를 처음 읽어 오거나, 메모리에 캐싱 또는 네트워크를 타고 데이터가 이동했을 때 직렬화 상태일 것이다.
해당 데이터를 연산하기 위해 반드시 역직렬화를 해야 한다 (object 형태)
즉, DataFrame의 경우 filter, sorting 또는 hashing 등의 연산에는 직렬화 및 역직렬화를 하기 위한 비용이 들지 않는 다는 것이다.
Performanc - RDD vs DataFrame
그림과 같이 RDD를 사용했을 때 보다 2~10배 빠르다라고 알려져 있고, RDD는 언어에 따라
성능차이가 많이 나는 반면, DataFrame은 어떠한 언어를 사용하든지 빠른 성능을 보장받을 수 있다.
DataFrame은 다른 언어로 작성하더라도 함수형 프로그래밍이 아니고, 표현식(expression) 이기 때문에 언어가 다르더라도 동일한 실행 계획을 세우고 최적화 할 수 있게 된다.
비슷한 예로 자바 또는 파이썬에서 각각 오라클 sql를 처리할 때 동일한 성능을 보장 받을 수 있는 것과 같다.
Performance - Read Less Data
DataFrame은 데이터 소스(db, file 등)와 상관없이 데이터를 읽어와서 내부 메모리에서 처리할 때는 효율적인 구조로 사용할 수 있도록 제공한다.
예를 들면 컬럼 지향 적인 포맷인 parquet 사용 또는 적절하게 압축도 진행한다.
또한, 파티션을 적절하게 사용한다면 데이터를 읽을 때 full scan을 할 필요가 없다.
물론, 분산 병렬로 처리가 되긴 하지만 적절하게 파티션으로 나눈다면 full scan을 하지 않는다.
예를 들면 year 별, month 별로 파티션을 나눈다.
Simplicity
마지막으로 DataFrame은 대규모의 데이터 셋을 더욱 쉽게 처리 할 수 있도록 High-level API를 지원하여 RDD programming 보다 더 직관적으로 구현이 가능하도록 추상적인 인터페이스를 지원한다.
위에서 설명한 것처럼 RDD에서 map, reduceByKey 안에 작성한 것은 함수형 프로그래밍에 의해 우리가 작성한 코드이며, 해당 함수는 Spark 엔진은 전달 받아서 실행하는 역할만 한다.
반면, DataFrame 코드는 각각 표현식(expression)이기 때문에 Spark 엔진은 이를 파싱하여 실행계획을 세우고 Catalyst Optimizer가 개입하여 최적화 한다.
Reference
https://databricks.com/blog/2015/04/13/deep-dive-into-spark-sqls-catalyst-optimizer.html
https://www.popit.kr/spark2-0-new-features1-dataset/