고수는 Join을 다르게 씁니다! 상황별 최적의 Spark Join 선택 가이드. скачать в хорошем качестве

고수는 Join을 다르게 씁니다! 상황별 최적의 Spark Join 선택 가이드.

#apachespark #데이터엔지니어링 #spark #optimization #join #python 안녕하세요! 현수입니다.⭐️ 본 영상에서는 Apache Spark를 활용한 데이터 분석 및 엔지니어링의 성능을 좌우하는 핵심 요소인 'Join 최적화 전략'에 대해 상세히 다룹니다. Join은 단순한 데이터 결합을 넘어 노드 간 데이터 이동인 '셔플(Shuffle)'을 유발하여 리소스 소모가 큰 연산이기에, 데이터 특성에 맞는 적절한 전략 선택이 필수적입니다. 영상에서는 Spark가 지원하는 세 가지 주요 Join 방식을 심도 있게 분석합니다. 1️⃣ Sort Merge Join ► Spark의 기본 방식으로, 대용량 데이터 간의 결합 시 가장 안정적이며 셔플 후 정렬 과정을 거쳐 데이터를 병합합니다. 2️⃣ Shuffle Hash Join ► 셔플은 발생하지만 정렬 대신 해시 맵(Hash Map)을 생성하여 탐색하는 방식으로, 대용량과 중간 용량 데이터 결합 시 정렬 비용을 줄여 효율적입니다. 3️⃣ Broadcast Join ► 매우 작은 테이블을 모든 워커 노드에 복사하여 셔플 자체를 제거하는 방식입니다. 셔플과 정렬이 없어 가장 빠르며, 한쪽 데이터가 매우 작을 때 극적인 성능 향상을 보여줍니다. 무심코 사용하는 join() 메소드 뒤에 숨겨진 메커니즘을 이해하고, 최적의 데이터 엔지니어링 성능을 구현해 보세요! [실습 자료] 👉 https://drive.google.com/file/d/1edkU... --- 00:00 아파치 스파크 조인 최적화 소개 및 조인 종류 01:38 실습 환경 설정 및 조인 데이터 준비 02:52 Sort Merge Join: 개념 이해 및 실행 계획 분석 06:17 Shuffle Hash Join: 개념 이해 및 실행 계획 분석 09:29 Broadcast Join: 개념 이해 및 실행 계획 분석 14:12 Spark 조인 방식별 특징 요약 및 마무리