서론: Spark와 실무 데이터 분석의 필요성Spark는 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 머신러닝 파이프라인을 구축할 수 있는 강력한 분산 컴퓨팅 프레임워크다. Pandas나 SQL 기반 데이터베이스도 데이터 분석에 널리 쓰이지만, 대규모 데이터에서는 메모리 및 성능 문제가 발생하기 쉽다. Spark는 클러스터를 통한 분산 처리를 지원하여 대규모 데이터에서도 성능 저하 없이 빠르게 처리할 수 있어 실무에서 폭넓게 사용되고 있다.이번 글에서는 Spark의 주요 기능과 실무에서의 활용 팁을 정리하여 실무적 인사이트를 제공하고자 한다.1. Spark와 Pandas의 데이터 구조 비교Spark와 Pandas의 DataFrame은 데이터 분석에 주로 사용되지만, 데이터 처리 방식에서 큰 차이가 있다. Pandas..
