필요에 의해서 모처럼 VMWare Player를 설치하고 CentOS 6.4 64bit OS를 VM에 설치했다.
최신 stable 버전인 nginx 1.6.2를 설치하려고 다운로드를 받았다.

예전 기억을 되살려서 설치를 해보니 다음과 같은 과정을 거치면 깔끔하게 설치가 끝난다.

root 계정 로그인
Terminal 실행
> yum -y install gcc-c++
> yum -y install pcre* openssl* zlib*
> ./configure
       --prefix=/home/userid/nginx
       --sbin-path=/home/userid/nginx/nginx
       --conf-path=/home/userid/nginx/nginx.conf
       --pid-path=/home/userid/nginx/nginx.pid

Chapter 3. Programming with RDDs

 

이 장에서는 Data를 가지고 작업을 수행할 수 있는 Spark's Core Abstraction인 RDD(Resilient Distributed Dataset)에 대해서 소개하고자 한다. RDD는 간단히 말해서 element들의 distributed collection이다. Spark내에서 모든 작업들은 결과를 계산하기 위해서 새로운 RDD를 생성하거나 기존 RDD를 변형하거나 RDD상에서 연산을 호출하는 것으로써 이루어진다. Spark의 엔진에서는 자동으로 RDD내의 Data를  Cluster로 분산시키고,  수행하고자 하는 작업을 병렬로 처리한다.
 

Data Scientist나 Engineer 모두 이번 장을 읽어야 한다. Spark에서 RDD가 Core Concept이기 때문이다. Interactive Shell에 있는 example들을 실행해보기를 강력히 추천한다. 이번 장의 모든 code들은 이 책의 Git Hub Repository에 있다. (https://github.com/databricks/learning-spark)

 

RDD Basics

 

Spark에서 RDD는 간단하게 말하자면 Object들의 Distributed Collection이라고 할 수 있다. 각각의 RDD는 Cluster의 여러 다른 Node에서 계산되는데 사용되는 multiple partition으로 나누어져 있다. RDD는 다양한 형태의 User-Defined Class인 Python, Java, Scala Object를 포함할 수 있다.

 

User는 RDD를 외부 Dataset을 loading하는 경우와 Driver Program을 통해 Object의 Collection을 분산 처리하는 경우의 2가지 방법을 통해서 생성할 수 있다. 우리는 이미 SparkContext.textFile()을 사용해서 String 형태의 RDD를text file에서 loading하는 것을 살펴 보았다.

 

(Example 3-1. Creating an RDD of strings with textFile() in Pythpn)

>>> lines = sc.textFile("README.md")

 

한번 생성되면, RDD는 다음 2가지 형태의 연산을 제공한다. : transformation and action

 

Transformation(변형)은 이전 RDD로부터 새로운 RDD를 구성한다. 예를 들면, 우리가 전에 보았던 한가지transformation은 기술한 것과 매칭되는 data filtering이다. 예제로 만든 text file에서는 Python을 포함하는 string으로 이루어진 새로운 RDD를 생성하는데 사용할 수 있다.

 

>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

 

한편, action은 RDD를 기반으로 결과를 계산하고, driver program에 그 결과를 return하거나 HDFS와 같은 외부storage system에 그 결과를 저장하는 것이다. 앞에서 살펴본 action의 한가지 예인 first()는 RDD에서 첫번째element를 return한다.

 

>>> pythonLines.first()

u'## Interactive Python Shell'

 

Transformation과 action의 차이점은 Spark과 RDD를 계산하는 방식 때문이다. 비록 여러분이 어느 때라도 새로운RDD를 정의할 수 있을지라도, Spark는 단지 최초에는 action에서 RDD를 사용하는 lazy fashion으로 계산을 수행한다. 이러한 접근법은 처음에는 일반적이지 않게 보일지도 모르지만, big data로 작업할 때는 이해가 된다. 예를 들어, 위에서 언급한 첫번째 예를 고려해 보자. 우리는 text file을 정의하고 Python 문자열을 가진 string을 추출해 낼 것이다. 만약, 우리가 lines = sc.textFile(…)을 호출했을 때, Spark가 text file내의 모든 line을 load하고 저장한다면 많은 storage space를 낭비하게 되고, 수많은 line의 filter output을 받게 될 것이다. 대신에, Spark는transformation의 전체 chain에 대해서 한차례 보고, 그 결과에 필요한 data에 대해서만 연산할 수 있다. 사실 first() action 수행할 때, Spark는 단지 first match line에 해당하는 line을 찾을 때까지 scan만 하면 된다. 전체 파일에 대해서 read하지 않아도 된다.

 

마지막으로 Spark의 RDD는 기본적으로 여러분이 action을 실행할 때마다 매번 재계산된다. 만약, 여러 action에서RDD를 재사용하고자 한다면, RDD.persist()를 사용하여 RDD를 Persist(지속하여 유지)하도록 Spark에게 요청할 수 있다. 최초 연산 후에, Spark는 RDD content를 memory (Cluster내의 여러 machine에 나누어진 memory)에 저장할 것이다. 그리고 이후 여러 action에서 재사용할 수 있다. Memory 대신 Disk에 RDD를 persist(지속적으로 유지)하는 것도 가능하다. 기본적으로 persist하지 않도록 하는 것이 비정상적으로 보일지도 모르지만, big dataset에 대해서 생각해 보면 이해가 된다. 만약 여러분이 RDD를 재사용하지 않을 것이라면, Spark는 단지 한차례 data를 이용하여 결과를 계산할 것이기 때문에 storage space를 낭비할 이유가 없다.

 

실제로는 memory에 data 중에서 subset을 load하고 반복적인 query를 수행하기 위하여 persist를 종종 사용한다.예를 들어, Python 문자열을 포함하고 있는 README line들에 대해 여러 결과를 계산하고 싶어한다면 다음과 같은 코드를 작성할 수 있다.

 

>>> pythonLines.persist()

>>> pythoneLines.count()

2

>>> pythonLines.first()

u'## Interactive Python Shell'

 

요약하자면, 모든 Spark program과 shell session은 다음과 같이 동작할 것이다.

a.External Data로부터 input RDD를 생성한다.

b.     Filter()와 같은 transformation을 사용하여 새로운 RDD를 정의하기 위해 변형한다.

c. 재사용을 위한 중간 결과물인 RDD를 유지하기 위하여 Spark에 persist()를 요청한다.

d.     Spark에 의해 최적화되고, 실행되는 병렬 연산을 시작하기 위해 count()나 first()와 같은 action을 실행한다.

 

이 장의 나머지 부분에서는 이 과정에 대해서 자세히 들여다볼 것이다. Spark의 가장 기본이 되는 공통 RDD operation에 대해서도 다룰 것이다.

Spark에 application이 한번 link된 이후에는 Spark Package를 프로그램에 import하여 SparkContext를 생성할 수 있다. Application을 설정하기 위해서 SparkConf object를 생성하고, 그 이후에 SparkContext를 생성할 수 있다. 각각의 언어에 따라 지원되는 간단한 example은 다음과 같다.

 

[Initializing Spark in Python]

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")

sc = SparkContext(conf)

 

[Initializing Spark in Java]

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App");

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

 

[Initializing Spark in Scala]

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkContext._ 

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")

val sc = new SparkContext("local", "My App")

 

위의 예제에서는 2개의 파라미터를 넘겨서 SparkContext 초기화를 위한 최소한의 방법을 보여준다.

·         Cluster URL : 예제에서는 "local"이라고 쓰인 부분이다. 어떻게 Cluster에 접속할지를 Spark에 말해주는 부분이다. "local"은 Cluster에 연결하지 않고, local machine의 하나의 thread에서 Spark에서 실행하는 특별한 값을 의미한다.

·         Application name : 예제에서는 "My App"이라고 쓰인 부분이다. 이것은 Cluster에 연결할 때, cluster manager UI에서 표시되는 application의 identify이다.

 

추가적인 파라미터들은 application이 어떻게 실행되는지 혹은 Cluster 상에 추가되는 code에 대한 설정을 위하여 존재한다. 하지만, 이 부분은 책의 나중에 다룰 것이다.

 

SparkContext를 초기화한 이후에 이전에 보여준 RDD를 생성하고 다루는 모든 method를 사용할 수 있다.

 

끝으로, Spark를 종료하기 위해서는 SparkContext의 stop() method를 호출하거나 application에서 System.exit(0)이나 sys.exit()를 호출하여 간단하게 종료할 수 있다.

 

이 짧은 overview는 랩탑에서 Standalone Spark application을 실행하기에는 충분하다. 더 많은 advanced configuration을 위해서 이 책의 이후 챕터에서 어떻게 application이 Cluster에 접속하는지, Application 패키징을 포함하여 어떻게 자동으로 worker node에 code가 배포되는지에 대해서 다룰 것이다.

 

Conclusion

 

이 챕터에서는 Spark를 다운로드하고 랩탑에서 실행하고, standalone application을 통해 interactive하게 동작하는 부분을 살펴보았다. Spark의 Core Concept에 대해서 간단히 살펴보고, Spark를 이용한 프로그래밍도 살펴보았다. SparkContext와 RDD를 생성하는 driver program과 병렬 연산을 처리하는 부분에 대해서도 살펴보았다. 다음 장에서는 RDD operate가 어떻게 이루어지는지에 대해서 더 깊이 살펴볼 것이다.

Spark에 대한 빠른 여행에서 빠뜨린 마지막 조각은 어떻게 standalone program을 사용하느냐는 것이다. Interactive하게 실행하는 것을 제외하고, Spark는 Java, Scala, Python으로 작성된 Standalone application에도 link될 수 있다. Shell에서 그것을 사용하는 주요 차이점은 직접 SparkContext를 초기화 해주어야 한다는 것이다. 그 이후, API는 동일하게 사용할 수 있다.

 

Spark에 linking하는 과정은 언어에 따라 다르다. Java와 Scala에서는 application의 Maven dependency에 Apache에 의해publish된 spark-core artifact를 넣어 주면 된다. 이 글이 쓰여질 시점에 최종 Spark 버전은 1.0.0이고, Maven coordinate는 다음과 같다.

 

groupId = org.apache.spark

artifactId = spark-core_2.10

version = 1.0.0

 

Maven에 익숙하지 않다면, maven은 public repository에 library를 등록하여 link할 수 있는 Java 기반 언어에 대한 유명한package management tool이다. 프로젝트를 build하는데 Maven을 사용할 수 있다. 혹은 Maven Repository에 연동할 수 있는 다른 툴-Scala의 SBT tool이나 Gradle과 같은-을 사용할 수도 있다. Eclipse와 같은 유명한 통합 개발 환경 또한 프로젝트에Maven dependency를 직접 추가할 수 있도록 지원한다.

 

Python에서는 Python Script로 간단하게 application을 작성할 수 있다. 하지만, Spark에 포함된 특별한 bin/spark-submit script를 사용하여 실행해야만 한다. 이 script는 Spark의 Python API를 function으로 사용할 수 있도록 환경을 설정한다. Script는 다음처럼 간단하게 실행할 수 있다.

 

bin/spark-submit my_script.py

 

(윈도우 시스템에서는 / 대신 \(backslash)를 사용해야 함에 주의!)

(NOTE : 1.0 이전 Spark 버전에서는 Python application을 실행하기 위해서 bin/pyspark my_script.py을 사용하라)

 

Application을 Spark에 link하기 위한 상세 예제는 공식 Spark Document인 Quick Spark Guide에 나와 있다. 그 문서의 최종본에는 appendix에 전체 example도 또한 포함되어 있다.

Introduction to Core Spark Concepts

이제 여러분은 shell을 사용하여 첫번째 Spark Code를 작성하고 실행해 보았다. 이제 programming에 대해서 좀더 상세한 내용을 공부할 시간이다. High level에서 볼 때, 모든 Spark application은 Cluster상에서 다양한 병렬 연산을 수행하는 driver program으로 이루어져 있다. Driver program에는 main 함수와 Cluster상에 분산되어 있는 Dataset에 대한 정의가 포함되어 있고, Dataset에 대한 operation이 담겨져 있다. 앞에서 언급한 예제에서 보면, driver program은 실행하고자 하는 연산에 대한 code를 작성하기만 하면 되는 Spark shell 그 자체이다.

 

Driver Program은 SparkContext object를 통해서 Spark에 접속한다. SparkContext는 계산하고자 하는 Cluster에 연결하는 것을 나타낸다. Shell에서는 변수 sc를 호출하는 순간 SparkContext가 자동으로 생성된다. 다음과 같이shell에서 sc를 typing해보자.

 

>>> sc

<pyspark.context.SparkContext object at 0x1025b8f90>

 

한번 SparkContext를 가져오고 나면, resilient distributed dataset(RDD)을 생성하는데 그것을 사용할 수 있다. 앞의 예제에서는 file내의 text line을 나타내는 RDD를 생성하기 위해서 SparkContext.textFile을 호출했다. 그리고 우리는 lines 상에서(생성한 RDD상에서) count()와 같은 다양한 연산을 수행할 수 있었다.

 

이러한 연산을 수행하기 위해서 driver program은 Executor라고 불리는 여러 node들을 관리한다. 예를 들어, Cluster상에서 count()를 수행하려고 한다면, 서로 다른 machine에서 서로 다른 크기의 file로부터 line을 셀 것이다. 우리는 Spark shell을 local에서 수행했기 때문에 single machine에서 모든 작업을 수행할 것이다. 하지만, Cluster 환경에서 병렬로 데이터를 분석하기 위해서 동일한 shell에 연결할 수 있다. 다음 그림은 Cluster상에서 어떻게 Spark가 동작하는지를 보여준다.

[Components for distributed execution in Spark]

끝으로, 대부분의 Spark API는 Cluster상의 Operator로 작업을 수행하기 위해 전달하는 함수 역할을 수행한다. 예를 들어, "Python"이라는 단어를 포함하고 있는 line을 filtering하기 위해 README example을 확장할 수 있다.

 

[Python filtering example]

>>> lines = sc.textFile("README.md")

>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

>>> pythonLines.first()

u'## Interactive Python Shell'

 

[Scala filtering example]

scala> val lines = sc.textFile("README.md") // Create an RDD called lines

lines: spark.RDD[String] = MappedRDD[...]

scala> val pythonLines = lines.filter(line => line.contains("Python"))

pythonLines: spark.RDD[String] = FilteredRDD[...]

scala> lines.first()

res0: String = ## Interactive Python Shell

 

(NOTE : lambda에 익숙하지 않거나 => syntax에 익숙하지 않으면, Python이나 Scala 내부에서 함수를 정의하기 위한 축약방식이다. 이러한 언어들을 Spark에서 사용할 때, 분리해서 함수를 정의하고 Spark에 그 이름을 넘겨줄 수도 있다. 예를 들어 Python으로 다음과 같이 작성할 수 있다.

 

def hasPython(line):

return "Python" in line

 

pythonLines = lines.filter(hasPython)

 

Spark에 함수를 넘기는 것은 Java에서도 가능하다. 하지만, 이 경우에는 우리는 class로 정의하고 Function이라고 불리는 인터페이스를 implement해야 한다. 예를 들면 다음과 같다.

 

JavaRDD<String> pythonLines = lines.filter(

new Function<String, Boolean>() {

Boolean call(String line) { return line.contains("Python"); }

}

);

 

Java 8에서는 lambdas라고 불리는 축약형 syntax를 소개하고 있다. Python이나 Scala에서 사용하는 방식과 비슷하다. 위와 동일한 기능을 하는 Java lambdas Code는 다음과 같다.

 

JavaRDD<String> pythonLines = lines.filter(line -> line.contains("Python"));

 

우리는 나중에 Passing Functions to Spark에서 추가로 논의할 것이다.)

 

우리는 나중에 Spark API에 대해서 더 자세히 다룰 것이다. Spark API는 cluster상에서 병렬로 처리되는 filter와 같은 함수 기반 operation을 위한 마법과도 같다. Spark는 자동으로 여러분이 작성한 함수(예를 들면, line.contaions("Python"))를 가져다가 executor node에 태운다. 이와 같이 여러분이 하나의 driver program 코드를 작성하면 자동으로 여러 node에서 실행해 준다. Chapter 3에서는 RDD API에 대해서 더 자세히 다룬다.