대한민국 PySpark 과정

대한민국의 본 강사 주도 실습 과정에서는 참가자들이 수동 연습 문제를 해결하면서 Python과 Spark를 결합하여 빅데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

본 과정을 수료하면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• Python과 Spark를 사용하여 빅데이터를 분석하는 방법을 배우십시오.
• 실제 상황을 모방하는 연습 문제에 참여하십시오.
• PySpark를 활용한 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구 및 기법을 활용하십시오.

이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 오프사이트)은 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하고 기존 SQL 워크플로우를 마이그레이션하기 위해 Databricks와 PySpark를 사용하고자 하는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육 과정은 PySpark를 활용해 확장 가능한 데이터 처리 및 머신러닝 워크플로우를 구축하는 방법에 대한 실무 중심의 입문 강좌입니다. 참가자들은 Apache Spark가 현대적인 빅데이터 환경에서 어떻게 작동하는지, 그리고 분산 컴퓨팅 원리를 활용해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하는 방법에 대해 배우게 됩니다.

이 3일간 실습 중심의 과정에서는 Kubernetes 기반 환경에서 PySpark, Pandas 및 Polars를 사용하여 효율적인 데이터 처리 워크로드를 구축하고 최적화하는 방법에 집중합니다.

참가자들은 Spark 애플리케이션이 Kubernetes에서 어떻게 실행되는지, 그리고 애플리케이션 수준의 구성 결정이 성능, 확장성, 자원 소비 및 비용에 어떤 영향을 미치는지에 대한 실용적인 이해를 갖추게 됩니다. 이 과정에서는 실행자(executor) 크기 조정, 메모리 할당, 동적 할당, 파티셔닝 전략, 샤플(shuffle) 동작, 소파일 문제, 그리고 효율적인 Parquet 처리 등 주요 최적화 영역을 다룹니다.

또한 이 과정은 Pandas 작업 시 발생하는 메모리 제한 및 OOM(Out-of-Memory) 실패와 같은 일반적인 도전을 다루며, 선택된 데이터 처리 워크로드에 대한 고성능 대안으로 Polars를 소개합니다. 실습을 통해 참가자들은 성능 및 메모리 문제를 진단하고, 다양한 구성 전략을 비교하며, 현실적인 ETL 및 머신러닝 시나리오에 최적화 기술을 적용하는 법을 익힙니다.

과정에 걸쳐 강조하는 것은 실용적 의사결정입니다. 병목 현상을 식별하고, 적합한 도구를 선택하며, Spark를 효율적으로 구성하고, 성능과 인프라 자원 소비 및 비용을 균형 있게 조절하는 방법을 이해하는 것입니다.