가독성을 위해 map()의 결과로 case class를 사용해도 속도 저하가 없을까?

04 Aug 2019

Spark에서 입력 data를 다른 형식으로 변환할 때 map()을 사용한다. 변환된 값이 1개의 여러 개이면 Tuple로 return하는 것이 일반적이다. 그런데, Tuple을 사용할 때의 문제는 가독성이 떨어진다는 점이다.

1.

예를 보자.

ds.
  map(row => (row.timestamp, row.lat, row.numCars)). // Tuple로 return
  filter(tuple => tuple._3 == 1).                    // 3번째 필드가 1인지 검사
  count

filter() 부분을 주목했으면 하는데, tuple._3 처럼 사용해야하다보니 가독성이 안 좋다. 즉, “세 번째 필드가 어떤 걸 의미하더라?” 헷갈리게 된다. 위처럼 단순한 예제에서야 그마나 쉽게 답을 알 수 있지만, 필드 개수가 많거나 혹은 변환 로직이 복잡해서 별도 함수에서 map을 처리한다던가 하면 필드 번호에 어떤 의미의 값이 저장되었는지 찾기가 어렵다.

2.

이를 회피하기 위해선 아래와 같이 사용하는 방법이 있다.

ds.
  map(row => (row.timestamp, row.lat, row.numCars)).
  filter(tuple => tuple match {case (timestamp, lat, numCars) => tuple._3 == 1}).
  count

Tuple의 필드 번호마다 이름을 붙여주는 방식이라 첫 번째 방식보다는 가독성이 좋지만 실수를 할 가능성이 있다. (필드 순서를 바꿔 적는 등)

참고: 위의 코드는 filter{case (timestamp, lat, numCars) => ...} 처럼 사용 가능해야하는데, Spark Dataset에 버그가 있어서 이 방식으로 사용이 불가능하다. (버그 확인)

3.

가독성을 위한 제일 좋은 방법은 case class를 사용하는 방법이다.

case class MappedLog(timestamp: java.sql.Timestamp, lat: Double, numCars: Int)

ds.
  map(row => MappedLog(row.timestamp, row.lat, row.numCars)).
  filter(mappedRow => mappedRow.numCars == 1).
  count

이 경우, map()에서는 MappedLog라는 class의 instance를 return하기 때문에 필드 숫자가 아닌 필드의 이름으로 접근이 가능하여 가독성이 높다.

그런데 “Tuple을 사용했을 때 대비 속도 저하가 없을까?”라는 걱정이 든다.

4. 실험 결과 성능 저하 없음

그래서 성능 실험을 해 봤다. 실험 전부터 성능 저하가 없을 것이라 생각했었는데 (왜냐하면 Tuple이든 MappledLog든 둘다 class니깐 instance를 만들고 GC에 의해 메모리에서 해제되는 일련의 과정이 동일할 것이라 성능 저하가 없을 것 같았음), 역시나 성능 저하가 없었다

5. 실험에 사용된 코드

그래서 실험을 해 봤다. 실험용 데이터는 Kaggle에서 제공하는 Shared Cars Locations를 활용했다. (메뉴얼하게 랜덤 값을 생성해도 되지만 그래도 현실과 유사한 데이터를 사용하고 싶어서)

Shared Cars Locations는 필드 개수가 많지 않으며 data type도 적절히 들어있어서 좋다.

아래는 test code이니 참고할 분은 참고하시길.

// 성능 측정용 함수: https://jason-heo.github.io/programming/2019/04/13/elapsed-time.html
def elapsedTime[R](block: => R): R = {
    val s = System.currentTimeMillis
    val result = block    // call-by-name
    val e = System.currentTimeMillis
    println("[elapsedTime]: " + ((e - s) / 1000.0f) + " sec")
    result
}

// input csv의 schema
case class InputLog(timestamp: java.sql.Timestamp,
                    lat: Double,
                    lon: String,     // 원래는 Double이긴 한데, String으로 읽음
                    numCars: Int,
                    carList: String) // 원래는 [182] 같은 array 표현이 저장되어 있으나,
                                     // csv는 array를 지원하지 않아서 String으로 읽음

// 파일 읽기
val ds = spark.
            read.
            schema(org.apache.spark.sql.Encoders.product[InputLog].schema).
            csv("/tmp/car-location/1M.csv").as[InputLog]

// 1. tuple & 필드 번호 사용
elapsedTime({
    ds.
      map(row => (row.timestamp, row.lat, row.numCars)).
      filter(tuple => tuple._3 == 1).
      count
})

// 2. tuple & match case 사용
elapsedTime({
    ds.
      map(row => (row.timestamp, row.lat, row.numCars)).
      filter(tuple => tuple match {case (timestamp, lat, numCars) => tuple._3 == 1}).
      count
})

// 3. case case 사용
// map에서는 아래 3개의 필드만 return한다
case class MappedLog(timestamp: java.sql.Timestamp,
                    lat: Double,
                    numCars: Int)

elapsedTime({
    ds.
      map(row => MappedLog(row.timestamp, row.lat, row.numCars)).
      filter(mappedRow => mappedRow.numCars == 1).
      count
})

가독성을 위해 map()의 결과로 case class를 사용해도 속도 저하가 없을까?

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4. 실험 결과 성능 저하 없음

5. 실험에 사용된 코드

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