Spark Kryo Serializer
Databricks Certification 취득을 목표로 Apache Spark를 “제대로” 공부해보고 있습니다. 회사에선 Databricks Unity Catalog를 도입하려고 분투하고 있는데요. Spark와 좀 친해질 수 있을까요? 🎇 전체 포스트는 Development - Spark에서 확인해실 수 있습니다.
직렬화란?
직렬화(Serialization)이란 프로그래밍 언어(Java, Python 등등)의 객체를 바이너리 포맷인 byte 형태로 변환하는 작업을 말한다. 데이터를 바이너리로 변환하고, 이 데이터를 네트워크나 저장소로 보내는 처리한다. 데이터를 Json, Csv 또는 Python Pickle 파일로 저장하는 모든 과정이 직렬화에 해당한다.
반댓말은 역직렬화(deserialization)이다. 바이너리로 된 데이터를 프로그래밍 언어의 객체로 변환하는 과정을 말한다. 파일로 저장된 데이터를 프로그래밍 언어에서 읽거나, Response로 받은 네트워크 데이터의 값을 프로그래밍 언어에서 읽는 과정을 말한다.
Spark에서의 직렬화
Spark은 많은 부분에서 데이터를 직렬화 하여 전달한다.
- 워커 노드 사이에 데이터를 셔플링 할 때
- RDD 데이터를 디스크에 저장할 때
Spark에선 2가지 방식의 직렬화를 제공하는데, 하나가 Java Serialization이고, 또 하나가 요 포스트에서 살펴보는 Kryo Serialization이다.
Kryo Serializer
Spark 문서에 따르면, Kryo가 Java 직렬화 보다 보통 10배 정도 빠르다고 한다. Spark에서 다루는 단순 데이터들을 Kryo를 사용해 직렬화 처리하는 것이 확실히 낫다는 말.
다만, 요 Kryo 직렬화를 사용하려면 spark.serializer의 값을 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer로 직접 설정해야 한다.
직렬화는 거의 모든 Spark 작업에서 반드시 일어나기 때문에, Kryo 직렬화를 사용하는 건 Spark 튜닝의 가장 쉬운 방법이다. 심지어 Kryo를 쓰기만 하면 개선이 된다고 한다!!! (대박)