📊 Spark, 🐧 Linux, ☁️ AWS: 빅데이터 시대의 필수 기술 스택 연결고리 이해하기🚀

🔥 Apache Spark (스파크)

• 빅데이터 분산 처리 프레임워크로, 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 데 사용됨.
• 메모리 기반 연산을 활용하여 기존 하둡(Hadoop)보다 빠른 데이터 처리 가능.
• PySpark(Python 기반 Spark API) 같은 인터페이스를 제공하여, 데이터 분석 및 머신러닝 작업에 활용됨.
• 클러스터 환경에서 동작하며, 여러 노드(서버)에서 데이터를 병렬로 처리함.

---

🐧 Linux (리눅스)

• 스파크는 리눅스 기반 서버에서 실행되는 경우가 많음.
• 리눅스는 분산 컴퓨팅 환경에서 안정성과 성능이 뛰어남.
• Spark의 설치, 실행, 배포(예: 클러스터 관리) 과정에서 리눅스 명령어와 쉘 스크립트(Bash, Zsh 등)가 필수적으로 활용됨.

---

☁ AWS (Amazon Web Services)

AWS는 스파크 클러스터를 배포하고 실행할 수 있는 클라우드 환경을 제공함. 주요 연관 서비스는 다음과 같음 :

1. EMR (Elastic MapReduce)
   • AWS에서 제공하는 매니지드 스파크 서비스로, 별도의 인프라 구성 없이 Spark 클러스터를 쉽게 배포할 수 있음.
   • 기존 온프레미스 환경 대신, AWS에서 바로 실행하는 경우 비용과 운영 부담을 줄일 수 있음.
   • Hadoop, Spark, Presto, Hive 등의 빅데이터 프레임워크를 지원함.
2. EC2 (Elastic Compute Cloud)
   • 리눅스 기반의 가상 머신(인스턴스)을 제공하는 서비스.
   • 직접 EC2에 Spark를 설치하고 구성하여 클러스터를 운영할 수도 있음.
3. S3 (Simple Storage Service)
   • 스파크가 데이터를 처리할 때 저장소 역할을 하는 서비스.
   • 스파크는 보통 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 사용하지만, AWS 환경에서는 HDFS 대신 S3를 데이터 레이크로 활용할 수 있음.
4. Glue
   • AWS에서 제공하는 서버리스 데이터 준비 및 변환 서비스로, 내부적으로 Spark를 활용함.
   • PySpark 기반으로 ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 수행할 수 있음.
5. Lambda & Step Functions
   • AWS Lambda를 사용해 **Spark 작업을 트리거(실행)**할 수도 있음.
   • Step Functions를 활용하면 Spark 작업을 워크플로우로 자동화 가능.

---

🎯 스파크 - 리눅스 - AWS의 관계 정리

• Spark는 리눅스 환경에서 실행되는 빅데이터 처리 프레임워크임.
• AWS는 리눅스 기반의 가상 서버(EC2) 또는 매니지드 서비스(EMR, Glue)를 통해 Spark 클러스터를 쉽게 운영할 수 있도록 지원함.
• Spark는 AWS S3, DynamoDB 같은 서비스와 연동하여 데이터를 저장하고, 분석할 수 있음.
• AWS의 매니지드 서비스(EMR, Glue 등)를 활용하면 리눅스 서버를 직접 관리할 필요 없이 Spark를 실행할 수 있음.

즉, 리눅스는 Spark를 구동하는 운영체제 역할, AWS는 Spark를 클라우드에서 쉽게 실행할 수 있도록 지원하는 역할을 한다고 하네요!

 

그렇다면...
"리눅스 운영체제를 띈 AWS 서버(저장공간)에서 Spark 형식으로 데이터를 관리한다는 걸까?"

 

🧑‍🏫거의 맞는 말이지만, 조금 더 정확하게 표현하면 이렇게 정리할 수 있어요:

AWS에서 리눅스 운영체제가 설치된 서버(EC2 또는 EMR)를 실행하고, 그 위에서 Spark를 실행하여 데이터를 처리할 수 있다.
또한, 데이터를 저장할 때는 S3 같은 스토리지 서비스를 활용할 수도 있다.

---

📌 더 정확한 개념 정리

1. AWS 서버(EC2, EMR)에서 리눅스를 실행
   • AWS에서 제공하는 서버(EC2 또는 EMR)는 대부분 리눅스 운영체제가 기본적으로 설치됨.
   • 예: Ubuntu, Amazon Linux, CentOS 등.
2. Spark를 실행하여 데이터 처리
   • Spark는 분산 데이터 처리 프레임워크이므로, 여러 대의 리눅스 서버(노드)를 묶어 클러스터를 구성하고 데이터를 처리함.
   • AWS에서는 EMR(Elastic MapReduce) 서비스를 이용하면 쉽게 Spark 클러스터를 구성할 수 있음.
   • PySpark를 사용하면 Python 코드로 Spark 작업을 실행 가능.
3. 데이터 저장 방식(S3 vs. HDFS vs. 로컬 파일 시스템)
   • Spark는 데이터를 메모리에서 빠르게 처리하지만, 데이터를 저장할 때는 다양한 스토리지를 사용할 수 있음.
   • AWS 환경에서는 보통 S3를 데이터 저장소로 사용함. (HDFS를 대체)
   • 만약 온프레미스(자체 서버) 환경이라면, HDFS(Hadoop Distributed File System)나 로컬 파일 시스템을 사용할 수도 있음.

---

✅ 좀 더 정확한 표현

"AWS에서 리눅스 운영체제를 실행하는 서버(EC2 또는 EMR)를 사용하고, 그 위에서 Spark를 실행하여 데이터를 처리하며, 저장 공간으로는 주로 S3를 활용한다."

이렇게 표현하면 더 정확합니다!

즉, Spark 자체가 저장소 역할을 하지는 않고, 데이터를 Spark로 처리한 후 S3, HDFS, 또는 다른 저장소에 저장하는 개념이라고 하네요. 😊