불로

들어가며 새로운 HDD, SSD 등 스토리지가 추가가 되면, 포맷을 하고 마운트를 하게 된다. 아래 내용은 추가된 스토리지 /dev/xvdb를 포맷하고, /mnt/data1에 마운트 하는 방법에 대해서 설명한다. 데이터를 다루는 작업을 한다면 필수. 포맷하기 $ sudo /sbin/mkfs.ext3 /dev/xvdb 마운트하기 $ sudo mkdir /mnt/data1 $ sudo mount /dev/xvdb /mnt/data1

들어가며 스파크에서 구현을 하다 보면 각 객체간의 변환(?)이 자유로워야 하는것 같다. 예를 들면 RDD에서 추출한 데이터를 DataFrame으로 생성한다든지, DataFrame에서 여러개의 Row를 추출해서 새로운 RDD를 생성한다는 식의 경우를 말한다. 이번에 당면한 문제는 Json Object의 요소를 저장하고 있는 Seq의 Collection을 갖고 있었고, 이 Collection을 바탕으로 DataFrame의 생성이 필요했다. 이번에는 Seq[org.apache.spark.sql.Row]의 데이터를 RDD와 DataFrame으로 변환하는 방법에 대해서 정리를 해보려고 한다. 소스코드 logData는 org.apache.spark.sql.Row의 값을 갖고 있다. logData에서 field명이 ..

들어가며 스파크에서는 CSV, Json, Protocol Buffer, Hadoop에서 지원하는 데이터 포맷 등 다양한 포맷을 지원을 한다. 이번에는 Json파일을 읽어서 스키마를 확인을 하고, 스키마에 있는 필요한 데이터를 추출하는 방법에 대해서 알아보려고 한다. 데이터는 공개되어 있는 tweet 데이터를 사용하였고, tweet데이터에서 내가 필요한 데이터를 추출하기 위한 과정을 소스코드로 작성해 보았습니다. 설명 소스 코드는 tweet의 데이터를 읽어들인 이후에 schema를 확인을 하여 데이터의 포맷이 어떻게 이루어져 있는지 확인을 합니다. (아래 스키마 그림 첨부 했습니다.) 스파크는 lazy execution을 하기 때문에 결과를 확인하기 위해 .take(N)을 사용했습니다. 처음에 tweets..