이서

그래프 분석은 네트워크 모델의 구조와 상호 관계를 분석하는 중요한 방법입니다. PySpark의 GraphX 라이브러리를 사용하여 소셜 네트워크 분석이나 도로 네트워크 모델링과 같은 그래프 기반 분석을 살펴보겠습니다. 1. 그래프 구성과 탐색 PySpark의 GraphX를 사용하여 그래프를 구성하고, 그래프 내의 노드와 엣지를 탐색하는 방법을 설명하겠습니다. 그래프의 구조를 이해하고 탐색하는 과정을 다룰 것입니다. from pyspark.sql import SparkSession from graphframes import GraphFrame # 그래프 생성 및 노드/엣지 탐색 vertices = spark.createDataFrame([(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie'..

머신 러닝은 대용량 데이터셋에서 유용한 정보를 추출하고 예측 모델을 구축하는 데에 핵심적인 도구입니다. 이번 글에서는 PySpark의 MLlib 라이브러리를 활용하여 대용량 데이터에 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 데이터 준비 우선, PySpark를 사용하여 데이터를 불러오고 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터를 로드하고, 특성을 선택하고 변환하는 과정을 다룰 것입니다. from pyspark.ml.feature import VectorAssembler # 데이터 로드 및 전처리 data = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True) assembler = VectorAssembler(inputCols=['feat..

데이터 분석에서 통계 분석은 데이터를 이해하고 모델링하는 핵심적인 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 통계 분석 기법을 살펴보겠습니다. 1. 기초적인 통계량 계산 PySpark를 사용하여 데이터의 기초적인 통계량을 계산하는 방법을 알아봅니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 통계량을 계산하는 방법을 DataFrame API를 통해 살펴볼 것입니다. from pyspark.sql.functions import mean, stddev, approx_count_distinct # 평균과 표준편차 계산 mean_val = df.select(mean('numeric_column')).collect()[0][0] stddev_val = df.select(stddev('numeric_colum..

데이터 분석에서 결측치 처리와 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 결측치를 처리하고 전처리하는 과정을 알아보겠습니다. 1. 데이터셋 불러오기 우선, PySpark를 활용하여 데이터셋을 불러오겠습니다. 예를 들어, CSV 파일을 읽어들여 PySpark DataFrame으로 변환하는 과정을 보여줄 것입니다. from pyspark.sql import SparkSession # SparkSession 생성 spark = SparkSession.builder.appName('data_preprocessing').getOrCreate() # CSV 파일을 읽어 DataFrame으로 변환 df = spark.read.csv('파일경로/data.csv', header=T..

PySpark는 파이썬 언어를 기반으로 하는 Apache Spark의 파이썬 API입니다. Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 빠르고 유연한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. PySpark는 데이터 처리, 분석, 머신 러닝, 그래프 처리 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. PySpark는 다양한 기능을 제공하는데요, 주요 기능은 다음과 같습니다 RDD(Resilient Distributed Dataset): PySpark는 RDD를 통해 데이터를 나타내고, 분산하여 처리할 수 있습니다. RDD는 분산된 컴퓨팅 환경에서 안정적으로 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다. DataFrame 및 SQL 기능: PySpark는 DataFrame API를 제공하여 구조화된 데이터를 처..