Spark MLlib으로 시작하는 머신러닝: 완벽 가이드

MLlib은 Apache Spark의 핵심 컴포넌트 중 하나로, 분산 환경에서의 머신러닝을 지원합니다.

• 주요 특징:
• 분산 처리 기반 머신러닝 - 대규모 데이터셋 처리 가능
• 확장성 있는 알고리즘 - 수평적 확장 지원
• DataFrame 기반 API - 직관적인 데이터 처리
• 종합적인 ML 파이프라인 - 전처리부터 배포까지 통합 지원
• 높은 성능과 안정성 - 프로덕션 환경 검증

• 지원하는 알고리즘:
• 1. 분류 알고리즘
• 로지스틱 회귀 - 이진 및 다중 분류
• 랜덤 포레스트 - 앙상블 기반 분류
• 결정 트리 - 해석 가능한 모델
• GBT 분류기 - 고성능 부스팅

• 2. 회귀 알고리즘
• 선형 회귀 - 기본적인 회귀 분석
• GBT 회귀 - 복잡한 패턴 학습
• 생존 회귀 - 시간 기반 분석
• 일반화 선형 회귀 - 다양한 분포 처리

• 3. 클러스터링
• K-means - 벡터 양자화
• GMM - 확률적 클러스터링
• 계층적 클러스터링 - 트리 기반 그룹화
• 비지도 학습 - 패턴 발견

Spark MLlib을 사용하기 위한 환경 설정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다:

1. SparkSession 설정 SparkSession은 Spark 애플리케이션의 진입점입니다. 메모리와 실행자 설정을 포함한 기본 구성이 필요합니다.

# SparkSession 생성 및 설정 spark = SparkSession.builder \ .appName("MLExample") \ .config("spark.executor.memory", "4g") \ .config("spark.driver.memory", "2g") \ .config("spark.default.parallelism", "8") \ .getOrCreate() ```

2. 필요한 라이브러리 임포트 MLlib의 다양한 기능을 활용하기 위해 필요한 모듈들을 임포트합니다.

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import *
from pyspark.ml.classification import *
from pyspark.ml.regression import *
from pyspark.ml.evaluation import *

# 특징 처리 컴포넌트 from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.feature import StandardScaler from pyspark.ml.feature import StringIndexer ```

3. 데이터 로드 및 전처리 효율적인 데이터 처리를 위한 기본 설정과 함께 데이터를 로드합니다.

data = spark.read \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .option("cacheSize", "1024") \
    .option("mode", "DROPMALFORMED") \

# 캐시 및 파티셔닝 최적화 data = data.repartition(8).cache()

# 학습/테스트 데이터 분할 train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42) ```

• 성능 최적화 팁:
• 적절한 메모리 설정으로 OOM 방지
• 파티션 수 조정으로 병렬 처리 최적화
• 캐시 전략으로 반복 연산 성능 향상
• 스키마 추론 vs 명시적 정의 선택

특징 엔지니어링은 모델 성능에 직접적인 영향을 미치는 중요한 단계입니다.

1. 벡터 어셈블리 개별 특징들을 머신러닝 모델이 사용할 수 있는 벡터 형태로 조합합니다.

feature_cols = ["numeric_feat1", "numeric_feat2", "categorical_feat1_vec"]
assembler = VectorAssembler(
    inputCols=feature_cols,
    outputCol="features",
    handleInvalid="keep"  # 결측치 처리 방법 지정

# 특징 선택 및 중요도 평가 from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector

selector = ChiSqSelector( numTopFeatures=50, featuresCol="features", outputCol="selectedFeatures", labelCol="label" ) ```

2. 고급 특징 변환 데이터의 특성에 따른 다양한 변환 기법을 적용합니다.

robust_scaler = RobustScaler(
    inputCol="features",
    outputCol="scaled_features",
    withScaling=True,
    withCentering=True

# 다항식 특징 생성 poly_expander = PolynomialExpansion( inputCol="features", outputCol="polyFeatures", degree=2 )

# 주성분 분석 (PCA) pca = PCA( k=5, inputCol="scaled_features", outputCol="pcaFeatures" ) ```

3. 특징 선택 및 차원 축소 모델의 복잡도를 줄이고 성능을 향상시키기 위한 기법들입니다.

variance_selector = VarianceThresholdSelector( featuresCol="features", outputCol="selectedFeatures", varianceThreshold=0.01 )

# Word2Vec 임베딩 (텍스트 데이터용) from pyspark.ml.feature import Word2Vec

word2Vec = Word2Vec( vectorSize=100, minCount=0, inputCol="words", outputCol="features" ) ```