Spark Sparkとは？
Sparkは、ビッグデータ処理のためのオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークです。Apache Software Foundationが提供しており、分散データ処理を行うことができます。Sparkは、データ処理の高速化と拡張性の向上を目的として、HadoopのMapReduceよりも高速で、柔軟で、容易に拡張できるように設計されています。
Apache Sparkの基本概念を解説
Sparkのコンポーネント
Sparkには、以下のコンポーネントがあります。
- Spark Core
- Spark SQL
- Spark Streaming
- MLlib
- GraphX
Spark Coreは、Sparkの基本的な機能を提供しています。Spark SQLは、SQLクエリを使ったデータ処理ができるようになっています。Spark Streamingは、ストリーム処理に対応しています。MLlibは、機械学習アルゴリズムのライブラリです。GraphXは、グラフデータ処理のためのライブラリです。
Sparkのデータ処理モデル
Sparkは、データを処理するための2つの主要なモデルがあります。
- Resilient Distributed Dataset（RDD）
- DataFrame
RDDは、分散して保存された不変なオブジェクトであり、HadoopのMapReduceに似た操作ができます。DataFrameは、SQLに似た構文を持ったデータの集合であり、整然とした形式で処理することができます。
Sparkの処理フロー
Sparkの処理フローは、以下のようになります。
- データを読み込む
- データを変換する
- データを分析する
- データを出力する
Sparkは、データをメモリにキャッシュすることができるため、高速かつ効率的に処理することができます。
以上が、Sparkについての基本的な解説となります。ビッグデータ処理に必要不可欠なSparkの基本概念を抑えておくことで、ビッグデータ処理の最前線に立つことができます。