[Spark] Spark DataFrame과 SparkSQL

Posted Jul 19, 2025

By whqtker

16 min read

📌 Spark DataFrame

Spark DataFrame 은 RDD의 개념을 확장하여 데이터를 이름과 타입을 가진 열로 구성된 2차원 테이블로 다룰 수 있도록 한다. 데이터의 스키마를 내부적으로 가지고 있다.

특징

데이터는 이름과 타입이 정의된 열로 구성되었기 떄문에, 열의 이름을 사용하여 데이터에 접근할 수 있다.
스키마 정보를 가지고 있으므로 존재하지 않는 열의 이름을 사용하거나 적절하지 않은 연산을 시도하면 컴파일 단계에서 오류를 검출할 수 있다.
lazy evaluation 을 지원한다. action 연산이 수행되기 전 transformation 연산은 수행되지 않는다. action 연산이 호출되는 순간 실행 plan을 살펴보고 catalyst optimizer 를 통해 효율적인 실행 순서 및 방법을 결정한 후 클러스터에 작업을 분배하여 실행한다.
여러 개의 파티션으로 나뉘어 여러 노드에 분산 저장된다. 따라서 병렬 연산이 가능하다.
일부 파티션이 유실되어도 기록된 실행 계획(lineage)를 통해 자동으로 해당 파티션을 복구할 수 있다.

RDD vs. DataFrame

구분	RDD	DataFrame
데이터 구조	비구조화 데이터	(반)구조화 데이터
추상화 수준	저수준	고수준
사용 난이도	조금 여러움	쉬움
성능	개발자가 직접 최적화 로직 작성	catalyst optimizer를 통해 최적화 가능
스키마	없음	있음

Spark DataFrame vs. Pandas DataFrame

구분	Spark DataFrame	Pandas DataFrame
아키텍처	분산 컴퓨팅	단일 노드 인메모리
확장성	수평적 확장	수직적 확장
실행 방식	지연 연산	즉시 연산
데이터 변경 가능 여부	불변성	가변성

📌 SparkSQL

SparkSQL 은 DataFrame API와 통합된 하나의 패키지로, SQL 쿼리와 데이터프레임 연산을 자유롭게 오가며 데이터를 처리할 수 있다. SQL 쿼리를 직접 데이터프레임에 실행할 수 있고, 결과 또한 데이터프레임으로 받을 수 있다.

SQL 쿼리로 무엇을 할지 정의하면 catalyst optimizer 가 쿼리를 분석하여 효율적인 plan을 자동으로 수립한다. JSON, Parquet 등과 같은 데이터를 다룰 수 있으며, BI 도구의 데이터 소스로도 활용될 수 있다. 또한 Hive 에서 사용하던 쿼리(HiveQL)도 지원한다.

BI 도구란 데이터에서 의미 있는 정보나 인사이트를 찾도록 돕는 소프트웨어이다. 대표적으로 Tableau와 Power BI가 있다.

📌 메서드

  
from pyspark.sql import (
    Row,
    SparkSession)
from pyspark.sql.functions import col, asc, desc

def parse_line(line: str):
    fields = line.split('|') # |
    return Row(
        name=str(fields[0]),
        country=str(fields[1]),
        email=str(fields[2]),
        compensation=int(fields[3]))

spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQL").getOrCreate()
lines = spark.sparkContext.textFile("file:///home/jovyan/work/sample/income.txt")
income_data = lines.map(parse_line)

Row 객체는 SparkSQL에서 데이터프레임의 한 행을 표현하는 객체이다. 필드 이름과 인덱스를 통해 데이터에 접근할 수 있다. Row 객체로 데이터프레임을 생성하면 필드 이름과 타입을 자동으로 분석하여 데이터프레임의 스키마를 자동으로 추론한다.

  
schema_income = spark.createDataFrame(data=income_data).cache()

createDataFrame 은 데이터로부터 스파크 데이터프레임을 생성하는 메서드이다. data 파라미터로 RDD, 리스트와 같은 컬렉션을 받는다. 자동으로 데이터의 구조를 분석하여 스키마를 자동으로 추론한다.

cache 는 데이터프레임을 처음 계산한 뒤 결과를 클러스터의 메모리에 저장하는 메서드이다. 데이터프레임의 연산 속도를 높이기 위해 사용한다.

  
schema_income.createOrReplaceTempView("income")

createOrReplaceTempView 는 데이터프레임을 SQL로 쿼리할 수 있는 view로 등록하는 메서드이다. 즉, 데이터프레임 객체를 DB 테이블처럼 취급하여 SQL 쿼리를 실행하게 할 수 있다. 동일한 이름의 뷰가 존재하면 기존 뷰를 삭제하고 덮어쓴다. 생성된 뷰는 세션 범위에서만 유효하며 스파크 세션이 종료되면 자동으로 사라진다.

  
medium_income_df = spark.sql(
    "SELECT * FROM income WHERE compensation >= 70000 AND compensation <= 100000")
medium_income_df.show()

sql 은 스파크 세션 내에서 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 새로운 데이터프레임으로 변환하는 메서드이다. 문자열 형태의 SQL 쿼리를 인자로 받는다. sql 메서드 자체는 transformation 연산이라, 실제 action 연산이 호출되기 전까지 실행되지 않는다.

show 는 데이터프레임의 내용을 출력하는 action 메서드이다.

  
for income_data in medium_income_df.collect():
    print(income_data)

collect 메서드를 통해 데이터프레임의 Row 객체에 접근할 수 있다.

  
data.printSchema()

printSchema 는 데이터프레임의 스키마를 트리 형태로 보여주는 메서드이다. 열의 이름과 데이터 타입, 널 허용 여부를 확인할 수 있다.

  
data.select("name", "age").show()

select 는 데이터프레임의 특정 열을 선택하여 새로운 데이터프레임을 생성하는 transformation 메서드이다.

  
data.filter(data.age > 20).show()

filter 는 데이터프레임에서 특정 조건을 만족하는 Row 만 선택하여 새로운 데이터프레임을 생성하는 transformation 연산이다. SQL의 WHERE 절과 동일한 역할을 수행하며, where 메서드와 filter 메서드는 이름만 다를 뿐 기능적으로 차이가 없다.

  
df = spark.createDataFrame([
        Row(a=1,
            intlist=[1,2,3],
            mapfield={"a": "b"}
           )])

df.select(functions.explode(df.intlist).alias("anInt")).collect()

explode 는 배열이나 맵 형태의 열을 여러 개의 행으로 펼치는 메서드이다.

위 예제에서 explode 메서드는 리스트 형태인 intlist 의 각 요소 1, 2, 3에 대해 각각 새로운 행을 생성하여 데이터프레임을 구성한다.

  
df = spark.createDataFrame([
        Row(word="hello world and pyspark")])
df.select(functions.split(df.word, ' ').alias("word")).collect()

split 메서드는 데이터프레임의 문자열 타입 열을 구분자로 나누어 배열 타입의 새로운 열로 변환하는 메서드이다. 파이썬 내장 함수인 split 과 유사하다.

  
table_schema = t.StructType([
    t.StructField("country", t.StringType(), True),
    t.StructField("temperature", t.FloatType(), True),
    t.StructField("observed_date", t.StringType(), True)])

StructType 은 데이터프레임의 스키마를 프로그래밍 방식으로 정의하기 위한 객체이다. StructType 은 여러 개의 StructField 객체로 구성된 리스트이다.

StructField 는 데이터프레임의 단일 열에 대한 모든 정보를 담고 있으며, name, dataType, nullable 파라미터를 가지고 있다.

  
f_temperature = data.withColumn(
                    "temperature",
                    (f.col("temperature") * 9 / 5) + 32)\
                .select("country", "temperature")
f_temperature.show()

withColumn 은 데이터프레임에 새로운 열을 추가하거나 수정할 때 사용하는 메서드이다. 첫 번째 인자는 새로 만들거나 수정할 열의 이름, 두 번째 인자는 해당 열에 들어갈 값을 지정한다.

  
meta = {
    "1100": "engineer",
    "2030": "developer",
    "3801": "painter",
    "3021": "chemistry teacher",
    "9382": "priest"
}
occupation_dict = spark.sparkContext.broadcast(meta)

broadcast 메서드는 딕셔너리와 리스트같은 파이썬 변수를 브로드캐스트 변수라는 형태로 감싼다.

브로드캐스트 변수는 읽기 전용이며, 드라이버에서 클러스터의 모든 executor 노드로 데아터를 단 한 번으로 데이터를 전송할 수 있다.

만약 브로드캐스팅을 사용하지 않는다면 전송할 데이터를 네트워크를 통해 여러 노드에 반복적으로 전송해야 하며, 이는 큰 오버헤드의 원인이 된다.

그러나 브로드캐스팅을 사용하면 데이터를 한 번에 모든 executor에게 전송할 수 있으며, 각각의 executor는 데이터를 자신의 메모리에 캐시한다.

즉, broadcast 메서드를 통해 비싼 셔플링 연산을 방지할 수 있다.

  
occupation_lookup_udf = f.udf(get_occupation_name)

udf 는 일반 파이썬 함수를 스파크 데이터프레임에서 사용할 수 있도록 wrapping하는 메서드이다.

다만 이렇게 변환된 UDF는 스파크 내장 함수에 비해 느리게 동작할 수 있으며, 스파크의 내장 함수를 우선적으로 사용하는 것이 좋다.

스파크의 JVM 환경과 파이썬 프로세스 간 데이터를 주고받는 (역)직렬화 오버헤드가 각 행마다 발생하기 때문이다.

  
data = df.groupBy("hero1")\
            .agg(
                f.collect_set("hero2").alias("connection"))\
            .withColumnRenamed("hero1", "hero")
data.show()

collect_set 은 그룹핑 후 각 그룹에 속한 특정 열의 값들을 모아 중복을 제거한 하나의 배열로 만드는 메서드이다.

collect_list 는 중복을 허용하여 배열을 만든다.

  
data = data.withColumn("connection", f.concat_ws(",", f.col("connection")))
data.show()

concat_ws 는 특정 구분자를 사용하여 여러 문자열이나 배열의 원소들을 하나로 합쳐 단일 문자열로 만드는 함수이다. 첫 번째 인자는 구분자, 두 번째 인자는 합칠 대상이 되는 열이다.

  
data.coalesce(1).write.option("header", True).csv("output")

coalesce 는 데이터프레임의 파티션 수를 줄이는 메서드이다.

repartition 은 파티션 수를 늘리거나 줄일 때 사용하는 메서드이다. coalesce 메서드는 전체 셔플링을 수행하지 않기 때문에 단순히 파티션 수를 줄이는 것이 목적이라면 coalesce 를 사용하는 것이 효율적이다.

  
df.na.drop(how="any").show()
df.na.drop(thresh=2).show()
df.na.drop(subset=["salary"]).show()

df.printSchema()

df.na 는 null을 처리하기 위한 기능을 모아놓은 객체이다.

na.drop 은 null 이 포함된 행을 제거하여 데이터프레임을 정제하는 메서드이다. how 파라미터는 행을 제거할 때 사용할 기준이다. any 로 설정되면 행에 하나라도 null 이 존재하는 경우, all 로 설정되면 행의 모든 열이 null 인 경우 행을 제거한다.

thresh 파라미터에는 유효한 값의 최소 개수를 지정한다. thresh=2 는 null 이 아닌 값이 최소 2개 이상 있다면 행을 유지한다.

subset 파라미터는 null 여부를 subset 으로 지정된 열만 확인하도록 한다.

  
df.na.fill(0).show()

na.fill 은 데이터프레임의 결측값을 사용자가 지정한 값으로 대체하는 메서드이다.

  
df_user.join(df_salary, 
               df_user.id == df_salary.id, 
               "fullouter").show()

데이터프레임 역시 조인 연산이 존재한다. join 메서드는 두 개의 데이터프레임을 특정 키를 기준으로 결합하여 새로운 데이터프레임을 생성한다.

how 파라미터에 조인 유형을 명시할 수 있다. 조인 유형은 다음과 같다.

`how` 파라미터	조인 결과의 행
`inner` (default)	양쪽 데이터프레임에 모두 일치하는 키의 행
`leftouter`	왼쪽 데이터프레임의 모든 행
`rightouter`	오른쪽 데이터프레임의 모든 행
`fullouter`	양쪽 데이터프레임의 모든 행
`leftsemi`	오른쪽 데이터프레임에 일치하는 키가 있는 왼쪽 데이터프레임의 행
`leftanti`	오른쪽 데이터프레임에 일치하는 키가 없는 왼쪽 데이터프레임의 행
`cross`	양쪽 데이터프레임의 카테시안 곱

Spark

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