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Apache Spark
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📋 소개
Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈소스 통합 분석 엔진으로, AI·ML 워크로드를 대규모로 실행할 수 있는 MLlib 라이브러리를 포함합니다. 인메모리 컴퓨팅 아키텍처로 MapReduce 대비 최대 100배 빠른 처리 속도를 제공하며, 배치 처리와 스트리밍 처리를 단일 엔진에서 수행합니다. Python(PySpark), Scala, Java, R 등 다양한 언어를 지원하며, AWS EMR, Databricks, Google Dataproc 등 주요 클라우드에서 관리형 서비스로 제공됩니다.
✅ 장점
- •인메모리 처리로 대규모 데이터 분석 속도가 매우 빠름
- •배치·스트리밍·ML·그래프 분석을 단일 엔진에서 처리
- •PySpark로 Python 데이터 분석가도 쉽게 접근 가능
- •모든 주요 클라우드에서 관리형 서비스 제공
⚠️ 단점
- •클러스터 설정·튜닝에 전문 지식 필요
- •소규모 데이터에는 오버스펙일 수 있음
- •메모리 사용량이 높아 비용 관리 주의 필요
💡 주요 활용 사례
페타바이트급 로그 데이터 분석실시간 스트리밍 데이터 처리대규모 추천 시스템 모델 학습ETL 파이프라인 구축고객 행동 데이터 대규모 분석
💰 가격
무료
🇰🇷 한국어
🌐 미지원 — 영어만 지원
🏷️ 카테고리
📈 데이터
