대부분의 상황에서는 구조적 API를 사용하는 것이 좋다. 그러나 비즈니스가 기술적 문제를 고수준 API를 사용해 모두 처리할 수 있는 것은 아니므로, 스파크의 저수준 API를 사용해야 할 수도 있다. CHAPTER 12. RDD 사용자가 실행한 모든 DataFrame이나 Dataset 코드는 RDD로 컴파일된다. RDD는 간단히 말해 불변성을 가지며 병렬로 처리할 수 있는 파티셔닝된 레코드의 모음이다. RDD의 레코드는 자바, 스칼라, 파이썬의 객체일 뿐이다. 또한 구조적 API와는 다르게 레코드의 내부 구조를 스파크에서 파악할 수 없으므로, 최적화를 하려면 훨씬 많은 수작업이 필요하다. RDD에는 수많은 하위 클래스가 존재하며, DataFrame API에서 최적화된 물리적 실행 계획을 만드는데 대부분 ..

CHAPTER 4. 구조적 API 개요 구조적 API는 비정형 로그 파일부터 반정형 CSV 파일, 매우 정형적인 파케이(Parquet) 파일까지 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있다. 구조적 API에는 세 가지 분산 컬렉션 API가 있다; Dataset, DataFrame, SQL 테이블과 뷰 배치와 스트리밍 처리에서 구조적 API를 사용할 수 있고, 배치 작업과 스트리밍 작업을 서로서로 쉽게 변환할 수 있다. 스키마는 DataFrame의 컬럼명과 데이터 타입을 정의한다. 이는 데이터소스에서 얻거나 직접 정의할 수 있다. 본질적으로 DataFrame은 '비타입형'으로 런타임에 스키마와 비교하며, Dataset은 '타입형'으로 컴파일 타임에 스키마와 비교한다. 스파크의 DataFrame은 Row 타입으로..