빠른 시작: 웹 도구를 사용하여 Azure Synapse Analytics에서 서버리스 Apache Spark 풀 만들기

아티클
03/08/2024

이 빠른 시작에서는 웹 도구를 사용하여 Azure Synapse에서 서버리스 Apache Spark 풀을 만드는 방법에 대해 알아봅니다. 그런 다음, Apache Spark 풀에 연결하고 파일 및 테이블에 대해 Spark SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대해 알아봅니다. Apache Spark를 통해 메모리 내 처리 기능을 사용하여 데이터 분석 및 클러스터 컴퓨팅을 신속하게 처리합니다. Azure Synapse의 Spark에 대한 자세한 내용은 개요: Azure Synapse의 Apache Spark를 참조하세요.

Important

Spark 인스턴스에 대한 청구는 사용 여부에 관계없이 분 단위로 비례 배분됩니다. Spark 인스턴스를 사용한 후 꼭 인스턴스를 종료하거나 짧은 시간 제한을 설정해야 합니다. 자세한 내용은 이 문서의 리소스 정리 섹션을 참조하세요.

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필수 조건

Azure Portal에 로그인합니다.

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Notebook 만들기

Notebook은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 대화형 환경입니다. Notebook을 사용하면 데이터와 상호 작용하고, 코드를 markdown, 텍스트와 결합하고, 간단한 시각화를 수행할 수 있습니다.

사용하려는 Azure Synapse 작업 영역에 대한 Azure Portal 보기에서 Synapse Studio 시작을 선택합니다.
Synapse Studio가 시작되면 개발을 선택합니다. 그런 다음, "+" 아이콘을 선택하여 새 리소스를 추가합니다.
여기에서 Notebook을 선택합니다. 새 Notebook이 만들어지고 자동으로 생성된 이름으로 열립니다.
속성 창에서 Notebook 이름을 제공합니다.
도구 모음에서 게시를 클릭합니다.
하나의 Apache Spark 풀만 작업 영역에 있으면 이 풀이 기본적으로 선택됩니다. 선택되지 않은 경우 드롭다운을 사용하여 올바른 Apache Spark 풀을 선택합니다.
코드 추가를 클릭합니다. 기본 언어는 Pyspark입니다. Pyspark와 Spark SQL을 함께 사용하므로 기본 선택이 좋습니다. 기타 지원되는 언어는 Spark용 Scala 및 .NET입니다.
다음으로 조작할 간단한 Spark DataFrame 개체를 만듭니다. 이 경우 코드에서 만듭니다. 세 개의 행과 세 개의 열이 있습니다.
```
new_rows = [('CA',22, 45000),("WA",35,65000) ,("WA",50,85000)]
demo_df = spark.createDataFrame(new_rows, ['state', 'age', 'salary'])
demo_df.show()
```
이제 다음 방법 중 하나를 사용하여 셀을 실행합니다.
- Shift + Enter를 누릅니다.
- 셀 왼쪽의 파란색 재생 아이콘을 선택합니다.
- 도구 모음에서 모두 실행 단추를 선택합니다.
Apache Spark 풀 인스턴스가 아직 실행되고 있지 않으면 자동으로 시작됩니다. 실행 중인 셀 아래에서 Apache Spark 풀 인스턴스 상태를 확인할 수 있습니다. Notebook 아래쪽의 상태 패널에서도 확인할 수 있습니다. 풀의 크기에 따라 시작하는 데 2-5분이 걸립니다. 코드 실행이 완료되면 실행하는 데 걸린 시간과 실행 시간을 보여 주는 정보가 셀 아래에 표시됩니다. 출력 셀에 출력이 표시됩니다.
이제 데이터가 DataFrame에 있으므로 다양한 방법으로 이 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 빠른 시작의 나머지 부분에서는 다른 형식의 데이터가 필요합니다.
아래 코드를 다른 셀에 입력하여 실행합니다. 그러면 데이터 복사본이 포함된 Spark 테이블, CSV 및 Parquet 파일이 모두 만들어집니다.
```
 demo_df.createOrReplaceTempView('demo_df')
 demo_df.write.csv('demo_df', mode='overwrite')
 demo_df.write.parquet('abfss://<<TheNameOfAStorageAccountFileSystem>>@<<TheNameOfAStorageAccount>>.dfs.core.windows.net/demodata/demo_df', mode='overwrite')
```
스토리지 탐색기를 사용하는 경우 위에서 사용한 파일을 작성하는 서로 다른 두 가지 방법의 영향을 확인할 수 있습니다. 파일 시스템이 지정되지 않으면 기본값(이 경우 default>user>trusted-service-user>demo_df)이 사용됩니다. 데이터가 지정된 파일 시스템의 위치에 저장됩니다.

"csv" 및 "parquet" 형식 모두에서 분할된 여러 파일이 있는 디렉터리를 만드는 작업을 작성합니다.

Spark SQL 문 실행

SQL(구조적 쿼리 언어)은 데이터 쿼리 및 정의에 가장 일반적이며 널리 사용되는 언어입니다. Spark SQL은 익숙한 SQL 구문을 사용하여 구조화된 데이터를 처리하기 위한 Apache Spark에 대한 확장으로 작동합니다.

다음 코드를 빈 셀에 붙여넣은 다음, 코드를 실행합니다. 이 명령은 풀의 테이블을 나열합니다.
```
%%sql
SHOW TABLES
```
Azure Synapse Apache Spark 풀에서 Notebook을 사용하면 Spark SQL을 통해 쿼리를 실행하는 데 사용할 수 있는 미리 설정된 sqlContext가 제공됩니다. %%sql은 미리 설정된 sqlContext를 사용하여 쿼리를 실행하도록 Notebook에 지시합니다. 쿼리는 기본적으로 모든 Azure Synapse Apache Spark 풀과 함께 제공되는 시스템 테이블에서 상위 10개의 행을 검색합니다.
또 다른 쿼리를 실행하여 demo_df의 데이터를 봅니다.
```
%%sql
SELECT * FROM demo_df
```
이 코드는 두 개의 출력 셀을 생성합니다. 하나는 데이터 결과를 포함하고, 다른 하나는 작업 보기를 표시합니다.

기본적으로 결과 보기에는 그리드가 표시됩니다. 그리드 아래에는 그리드 보기와 그래프 보기 간에 전환할 수 있는 보기 전환기가 있습니다.
보기 전환기에서 차트를 선택합니다.
맨 오른쪽에 있는 보기 옵션 아이콘을 선택합니다.
차트 종류 필드에서 "가로 막대형 차트"를 선택합니다.
X축 열 필드에서 "상태"를 선택합니다.
Y축 열 필드에서 "급여"를 선택합니다.
집계 필드에서 "AVG"를 선택합니다.
적용을 선택합니다.
동일한 SQL 실행 환경을 사용할 수 있으며 언어를 전환할 필요가 없습니다. 위의 SQL 셀을 이 PySpark 셀로 바꾸면 이 작업을 수행할 수 있습니다. display 명령이 사용되므로 출력 환경은 동일합니다.
```
display(spark.sql('SELECT * FROM demo_df'))
```
이전에 실행한 각 셀에는 기록 서버 및 모니터링으로 이동할 수 있는 옵션이 있었습니다. 링크를 클릭하면 사용자 환경의 다른 부분으로 이동합니다.

참고 항목

일부 Apache Spark 공식 설명서에서는 Synapse Spark에서 사용할 수 없는 Spark 콘솔을 사용합니다. Notebook 또는 IntelliJ 환경을 대신 사용하세요.

리소스 정리

Azure Synapse는 데이터를 Azure Data Lake Storage에 저장합니다. Spark 인스턴스를 사용하지 않는 경우 안전하게 종료할 수 있습니다. 서버리스 Apache Spark 풀이 사용되지 않는 경우에도 실행되는 동안에는 요금이 청구됩니다.

풀 요금은 스토리지 요금보다 몇 배나 비싸므로 사용하지 않는 경우 Spark 인스턴스를 종료하는 것이 경제적입니다.

Spark 인스턴스가 종료되도록 하려면 연결된 세션(Notebook)을 종료합니다. Apache Spark 풀에 지정된 유휴 시간에 도달하면 풀이 종료됩니다. Notebook 아래쪽의 상태 표시줄에서 세션 종료를 선택할 수도 있습니다.

다음 단계

이 빠른 시작에서는 서버리스 Apache Spark 풀을 만들고 기본 Spark SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대해 알아보았습니다.

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