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Serverless Spark 및 OneLake 통합을 통한 대규모 데이터 처리 최적화
Apache Spark in Microsoft Fabric: How It Handles Big Data and Makes Your Life Easier
AI 요약
Context
단일 머신 기반의 SQL 및 Excel 처리 방식으로는 수백만 행 이상의 대규모 데이터셋 처리 시 메모리 부족과 성능 저하가 필연적으로 발생함. 분산 컴퓨팅 환경 구축의 높은 운영 복잡도와 인프라 관리 비용이 데이터 엔지니어링의 주요 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- Driver, Cluster Manager, Executor로 구성된 분산 아키텍처를 통한 컴퓨팅 자원의 수평적 확장 설계
- Lazy Evaluation 도입으로 실행 전 전체 연산 체인을 분석하여 불필요한 단계를 제거하는 쿼리 최적화 수행
- RDD 및 DataFrame 구조를 활용해 데이터를 파티션 단위로 분할하여 다수의 Executor에 분산 배치
- Serverless Spark Pool 적용으로 클러스터 프로비저닝 및 VM 관리를 자동화하여 운영 오버헤드 제거
- OneLake 및 Delta Lake의 Native 통합으로 저장소 연결 설정을 제거하고 ACID 트랜잭션 및 스키마 강제 적용
- AQE(Adaptive Query Execution) 및 V-Order 최적화를 통한 런타임 쿼리 계획의 동적 수정 및 읽기 성능 향상
실천 포인트
- 대규모 데이터 처리 시 즉시 실행보다 Lazy Evaluation을 활용한 실행 계획 최적화 가능성 검토 - 인프라 관리 비용 절감을 위해 Serverless 분산 처리 엔진 도입 및 Auto-scaling 설정 확인 - 데이터 읽기 성능 극대화를 위해 V-Order와 같은 파일 포맷 최적화 기술 적용 여부 점검 - 다양한 언어(PySpark, SQL, Scala)를 혼용하여 분석 효율과 실행 성능의 균형점 확보