PySpark vs Dask

1. 기본 개념과 배경

특징	PySpark	Dask
프레임워크	Apache Spark의 Python API로, Spark는 빅데이터 처리에 최적화된 분산 컴퓨팅 엔진	Python 네이티브 병렬 처리 라이브러리, Pandas, NumPy와의 통합성이 뛰어남
기원 및 커뮤니티	Apache Software Foundation의 일환으로 개발되었으며, 대규모 빅데이터 환경에 최적화됨	Python 생태계의 일부로, Pandas, NumPy, Scikit-learn 등과 쉽게 통합 가능
주요 목적	대규모 데이터셋을 다루기 위한 분산 컴퓨팅 및 병렬 처리	보다 유연한 병렬 처리를 지원하며, 로컬 또는 분산 클러스터에서 효율적임
설치 환경	주로 클러스터 환경(예: Hadoop, Spark 클러스터)에 설치되어 대용량 데이터 처리	로컬, 클러스터 모두에서 작동 가능하며, 가벼운 설치 환경을 제공

 

2. 아키텍처 및 실행 방식

특징	PySpark	Dask
지연 평가	PySpark는 지연 연산(lazy evaluation)을 사용하여 여러 작업을 묶어서 처리 후 최적화	Dask도 지연 평가를 사용하며, 최종 작업이 요청될 때까지 실행되지 않음
작업 실행	작업 실행 시, DAG(Directed Acyclic Graph) 최적화 후 클러스터에서 실행됨	Dask 역시 작업을 DAG로 관리하지만, 더 작은 작업 단위로 처리 가능
실행 엔진	Spark의 분산 처리 엔진을 사용하여 수천 개의 노드에서 대규모 데이터를 처리	Dask는 쓰레드, 프로세스, 분산 클러스터에서 작업을 실행하며 더 가벼운 분산 처리 제공
데이터 분산 처리	클러스터에서 자동으로 데이터를 분할하고 여러 노드에서 분산 처리	데이터를 자동으로 분산 처리하거나 로컬에서 병렬 처리로 확장 가능

 

3. 데이터 처리와 사용 편의성

특징	PySpark	Dask
Pandas 유사성	PySpark의 DataFrame은 SQL 기반 연산에 더 가깝고 Pandas와 직접적인 호환성은 부족함	Dask는 Pandas의 DataFrame과 매우 유사한 API 제공, 코드 변경 없이 Pandas에서 전환 가능
학습 곡선	설정과 사용이 상대적으로 복잡하며, Spark 클러스터에서 성능을 극대화하려면 튜닝이 필요	Pandas에 익숙한 사용자라면 적은 노력으로 Dask로 확장 가능
유연성	PySpark는 SQL-like 쿼리와 RDD API를 제공하며, 스칼라, 자바, R 등의 언어도 지원	Dask는 Python 중심의 API로 Pandas, NumPy, Scikit-learn 등을 확장 가능
데이터 처리 방식	PySpark는 주로 대용량 데이터를 HDFS 등에서 불러와 처리, CSV, JSON, Parquet, Hive 등 다양한 파일 포맷을 지원	Dask는 로컬 파일 시스템 및 분산 클러스터에서 데이터를 처리하며 Pandas와 유사한 데이터 포맷 지원

 

4. 성능 및 확장성

특징	PySpark	Dask
확장성	대규모 분산 환경에서 뛰어난 확장성, 수백 TB 이상의 데이터를 처리하는 데 최적화됨	로컬 시스템과 작은 클러스터에서 잘 작동하지만, 매우 큰 규모의 데이터를 처리할 때는 Spark보다 성능이 떨어질 수 있음
성능 최적화	Catalyst Optimizer와 Tungsten을 통해 복잡한 쿼리도 최적화 가능	Dask는 최적화 수준이 상대적으로 낮으며, 기본적인 작업을 병렬로 처리하는 방식
클러스터 관리	주로 YARN, Mesos, Kubernetes 등의 클러스터 매니저와 연동하여 대규모 분산 처리	로컬 및 경량 클러스터에서 사용 가능, Kubernetes와도 연동 가능
메모리 관리	분산 메모리 관리가 매우 효율적이며, 필요에 따라 디스크로 데이터를 스와핑하여 처리 가능	메모리 내에서 주로 처리하지만, 메모리 문제를 피하기 위한 일부 기능 제공

5. 파일 포맷 및 외부 데이터 통합

특징	PySpark	Dask
지원 파일 포맷	CSV, JSON, Parquet, Avro, ORC, HDFS, Hive 등 다양한 포맷을 지원	CSV, JSON, Parquet, HDF5 등 대부분의 Pandas 지원 포맷과 유사함
외부 데이터 소스	Hive, Cassandra, HBase, JDBC, AWS S3, Azure Blob Storage 등 많은 외부 데이터 소스와의 통합이 가능	주로 로컬 파일 또는 S3, Azure Blob Storage 등 클라우드 스토리지와 통합 가능

 

6. 사용 사례

PySpark	Dask
대규모 데이터 처리: 수십억 행 이상의 빅데이터 처리에 적합	중간 크기 데이터 처리: Pandas로 처리할 수 없는 데이터지만, 대규모 클러스터가 필요 없는 경우
클러스터 환경: Hadoop, AWS EMR, Databricks 등 대규모 클러스터에서 주로 사용	로컬 환경: 로컬에서 병렬 처리 성능을 극대화할 때 유용
데이터 엔지니어링 파이프라인: 데이터 정제, 변환 및 대용량 처리 파이프라인 구축	데이터 과학 및 분석: Pandas API를 유지하면서 대용량 데이터를 다룰 때 유용
MLlib과 통합된 머신러닝: Spark의 MLlib을 사용하여 대규모 분산 머신러닝 모델 구축	Scikit-learn과 통합된 머신러닝: Dask-ML을 통해 병렬화된 Scikit-learn 스타일의 머신러닝 처리

 

7. 결론

PySpark	Dask
대규모 분산 데이터 처리에 최적화: 수십억 행 이상의 데이터를 처리할 때는 PySpark가 적합하며, Hadoop이나 클라우드 클러스터에서 확장성이 뛰어납니다.	유연하고 친숙한 API: Pandas와 유사한 API 덕분에, Dask는 중간 규모의 데이터를 다루면서 로컬 및 소규모 클러스터 환경에서 매우 효율적으로 작동합니다.
복잡한 최적화 가능: Catalyst Optimizer와 같은 고급 최적화 기능으로 대규모 작업을 최적화할 수 있습니다.	간단하고 빠른 설치 및 사용: Dask는 로컬 환경에서 빠르게 설정하여 사용할 수 있고, Pandas 사용자에게 매우 직관적입니다.
대규모 클러스터 지원: Hadoop, Mesos, Kubernetes 등과 잘 통합되어 대규모 클러스터에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.	빠른 프로토타이핑: Pandas 기반의 분석 작업을 빠르게 병렬화하거나 분산 처리로 확장할 수 있는 도구입니다.