빅데이터 처리: Apache Spark로 혁신에 날개를 달다.

Big Data 처리는 많은 글로벌 기업 운영에서 핵심점인 요소로 대두했습니다.
그러나 전통적인 기술을 활용해서 대규모 데이터를 운영하는 경우도 사실 비일비재한 현실입니다..

오늘은 Apache Spark를 소개하고자 합니다.

출처: Apache Software Foundation - https://www.apache.org/logos/res/spark/spark.pdf

 

Spark는 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 다용도 솔루션입니다.
이번 포스팅에서는 글로벌 기업이 아파치 스파크에 눈을 돌리는 이유와
빅데이터 처리 분야에서 Spark가 어떻게 판도를 바꾸고 있는지 알아보겠습니다.

네... 우리가 일상 생활에서 쓰는 이 Spark가 아닙니다...

테크씬 5줄 요약 !

• Apache Spark는 Big Data 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템
• Spark는 In-memory Computing과 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 빠르고 효율적인 처리 기능을 제공
• 금융, 헬스케어, 소매, 통신 등 업계의 글로벌 기업들이 Big Data 처리 능력 향상을 위해 스파크를 채택함
• 기업이 Spark의 이점을 완전히 실현하려면 데이터 보안 및 기존 시스템과의 통합과 같은 과제를 극복해야 합니다.
• Spark는 기업이 Big Data를 처리하는 방식에 혁명을 일으키고 있는 강력한 기술로, 앞으로 점점 더 중요한 역할을 수행할 준비가 되어 있습니다. Big Data 처리를 개선하고자 하는 기업은 Spark를 적극 활용해 볼 것을 권고합니다.

 

그래서 'Apache Spark'가 대체 뭐야?

Apache Spark는 빅데이터 처리를 위해 설계된 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템입니다. Apache Software Foundation이 개발했으며 오늘날 사용 가능한 가장 진보된 Big Data 처리 기술 중 하나로 널리 간주되죠!

출처: https://www.datamechanics.co/apache-spark

'Spark 활용! 4가지 특장점'

• Fast Processing(빠른 처리):
  Spark는 기존 Hadoop MapReduce보다 최대 100배 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있는 메모리 내 기능을 통해 빠르고 효율적인 데이터 처리를 제공함
• Versatility(다기능성):
  Spark는 Java, Scala, Python 및 R을 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 개발자와 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트가가 액세스 할 수 있음
• Scalability(확장성):
  Spark는 확장성을 위해 설계되어 소규모 데이터 처리 작업에서 분산된 대규모 빅데이터 처리 프로젝트까지 쉽게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 시간이 지남에 따라 요구사항이 변화함에 따라 증가하는 데이터를 처리할 수 있음
• Stream Processing(실시간 스트림 처리):
  Spark의 실시간 스트림 처리 지원을 통해 기업은 데이터가 생성될 때 데이터를 분석할 수 있어 실시간으로 귀중한 통찰력을 제공함

출처: https://spark.apache.org/

Hadoop MapReduce와 다른 거야? 뭐가 더 좋은데?

Spark는 Hadoop MapReduce에 비해 처리 속도가 빠르고, 비용 효율적인 스토리지를 비롯한 많은 이점을 가지고 있습니다. Hadoop MapReduce와 달리 Spark는 In-memory 프로세싱을 사용하여 빅데이터를 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 이러한 메모리 내 처리를 통해 Spark는 비용이 많이 드는 디스크 I/O 작업의 필요성을 줄여주기 때문에 비용 효율성이 높아진다는 것을 기억하시면 됩니다!

또한, Spark는 Hadoop MapReduce보다 User Friendly 한 인터페이스와 지원되는 다양한 프로그래밍 언어를 제공하여 개발자가 쉽게 작업할 수 있도록 합니다. 또한, Spark는 Hadoop MapReduce에서는 불가능한 실시간 스트림 처리를 지원해요.

글로벌 기업에서 Spark를 어떻게 활용하고 있나?

다양한 업계의 글로벌 기업들은 다음과 같은 Big Data 처리를 위해 Spark를 활용하고 있죠.

○ 의료 서비스(Healthcare):
선도적인 의료 기관인 Mayo Clinic은 Spark를 사용하여 환자 데이터를 분석함으로써 보다 정확한 진단과 환자 결과 개선으로 이어지고 있습니다.

○ 소매(Retail):
세계 최대 소매업체인 Walmart는 Spark를 활용해 고객 데이터를 분석하고 재고 관리를 개선함으로써 고객의 쇼핑 환경을 개선하고 있습니다.

○ 통신(Telecommunications):
선도적인 통신 회사인 AT&T는 Spark를 사용하여 네트워크에서 생성된 Petabyte 단위의 데이터를 처리함으로써 네트워크 효율성과 신뢰성을 향상시키고 있습니다.

○ 금융(Finance):
세계에서 가장 큰 금융 기관 중 하나인 JP모건은 Spark를 사용하여 방대한 양의 금융 데이터를 처리함으로써 처리 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하고 있습니다.

무지막지하게 거대한 Big Data를 보유한 은행에서는 Spark를 제대로 활용하고 있다고 합니다.

Spark는 약점이 없어요?

Spark는 강력한 도구이지만, 그 이점을 완전히 실현하기 위해 기업이 극복해야 하는 과제가 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다:

발생할 수 있는 이슈를 미리 대비하지 않으면 Spark의 효용을 제대로 누릴 수 없습니다.

○ 데이터 보안 문제:
Spark를 사용할 때 중요한 금융 데이터의 보안과 개인 정보 보호는 중요한 과제입니다.

○ 기존 시스템과의 통합 난점:
Spark를 회사의 기존 시스템 및 인프라에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 신중한 계획이 필요합니다.

○ 이러한 과제를 극복하기 위해 Spark 구현에 대한 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. 참고해 보아요!

1. 핵심적인 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 마련한 뒤 Spark를 도입
2. 기존 시스템과의 원활한 통합을 위해 Spark 도입 전 면밀한 검토와 설계가 필요
3. Spark가 최적의 성능을 지속적으로 발휘할 수 있도록, 지속적인 모니터링 및 유지/보수 수행 필요

정리하며...

Spark는 글로벌 기업의 빅데이터 처리 방식에 혁명을 일으키고 있는 강력한 기술입니다.

빠른 In-memory 처리, 여러 프로그래밍 언어 지원 및 실시간 스트림 처리 기능으로 다양한 산업 분야의 기업에 매력적인 솔루션이죠.

주요 글로벌 기업들이 지속적으로 채택함에 따라 Spark는 Big Data 처리의 미래에서 점점 더 중요한 역할을 수행할 것이 명료합니다. Big Data 처리 기능을 개선하고자 하는 기업은 필히 Spark를 IT 운영에 활용하는 것을 고려해야 합니다.

독자 분들도 Spark에 대해 이젠 잘 알고 계시니, 여러모로 활용을 검토해 보세요 :)