Spark 작업 빠르게 결과확인하는법?

Apache Spark에서 중간 결과를 확인하는 가장 흔한 방법은 `show()` 메소드와 `printSchema()` 메소드를 사용하는 것입니다. `show(n)` 메서드는 DataFrame의 처음 n행을 출력하므로, 대량 데이터 처리 시에도 중간결과물을 빨리 확인할 수 있습니다. 예시: ```python df.show(5) ``` 위 코드는 DataFrame의 처음 5행을 반환합니다. 또한, `printSchema()` 메소드는 스키마 정보를 시각화하여 데이터의 구조를 알아보는데 도움이 됩니다. 예시: ```python df.printSchema() ``` 더불어, Spark UI도 작업 진행 상황 및 실행된 작업의 세부사항 등을 실시간으로 확인할 수 있는 유용한 도구입니다. 로컬 환경에서 Spark작업을 실행중이라면, http://localhost:4040 주소에서 접근 가능합니다. 그러나 이러한 방법들은 Spark가 "lazy execution"을 가지고 있기 때문에 때때로 예상치 못한 지연이 발생할 수 있습니다. Spark는 action 연산자 (예: count(), first(), collect() 등)가 호출될 때까지 실제로 데이터 변환을 수행하지 않습니다. 따라서 중간 단계에서 결과를 보려면 action 연산자를 호출해야 합니다. 주요 포인트는, 대용량 데이터를 다룰 때 중간 결과물을 확인하려면 되도록이면 필요한 연산만 수행하고, 최종 결과물에 집중하는 것이 효율적일 것입니다.