🍽 피자 가게로 이해하는 데이터브릭스! Spark는 ‘요리사 팀’입니다! 🚀

🍽 "스파크(Spark)"는?

스파크는 데이터를 빠르게 처리하는 분산 연산 엔진으로, 마치 요리를 담당하는 조리 도구와 요리사 팀과 같습니다. 🍳👨‍🍳

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🎯 비유 정리

개념	실제 역할	비유
서버 (AWS EC2, EMR)	데이터를 처리하는 환경	요리를 할 수 있는 주방 (식당)
데이터 (S3, HDFS)	저장된 원재료	창고에 보관된 식재료
Spark	데이터를 빠르게 처리하는 분산 연산 엔진	주방의 요리사 팀 + 자동 요리 기계
Databricks	Spark를 쉽게 사용할 수 있도록 관리해 주는 플랫폼	배달 주문이 자동화된 프랜차이즈 시스템

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🍳 Spark = "주방의 요리사 + 자동 요리 시스템"

스파크는 한 명의 요리사가 요리를 하는 것이 아니라,

여러 명의 요리사가 동시에 나눠서 요리하는 시스템이라고 생각하면 됩니다.

 

만약 한 명의 요리사가 모든 주문을 담당한다면 속도가 매우 느려지겠지만,

여러 명의 요리사가 협력하면 훨씬 빠르고 효율적으로 요리를 완성할 수 있습니다.

 

스파크도 같은 방식으로 동작합니다.

**"한 대의 서버가 모든 데이터를 처리하는 것이 아니라, 여러 대의 서버가 동시에 데이터를 나눠서 처리하는 구조"**입니다.

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🍕 비유 적용 - "피자 가게에서 주문을 처리하는 과정"

1️⃣ 손님(클라이언트)이 "피자 100판 주문!" (데이터 분석 요청)
2️⃣ 단 한 명의 요리사가 만든다면 시간이 오래 걸리지만,
3️⃣ **10명의 요리사(Spark 워커 노드)**가 나눠서 조리하면 훨씬 빠르게 완료됩니다!
4️⃣ 주문이 폭주하면, 요리사를 자동으로 추가 고용하여 처리량을 늘립니다. (Spark 클러스터 확장)
5️⃣ 요리가 끝나면 손님(사용자)에게 피자(분석 결과)를 제공합니다.

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🚀 한 줄 요약

Spark = "데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 요리사 팀 + 자동화된 요리 기계!"
Databricks = "이 Spark 요리사들을 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 프랜차이즈 시스템!"

이제 스파크가 어떤 원리로 동작하는지 조금 더 감이 오셨나요? 😊🔥