Apache Sparkは、大規模なデータを高速に処理するためのオープンソースの分散処理フレームワークです。メモリ上でデータを処理するインメモリ技術を活用し、従来のHadoopに比べて圧倒的な処理速度を実現するため、AIやビッグデータ分析に広く利用されています。
Apache Sparkとは
Apache Sparkを一言でいうと、膨大なデータを高速に並列処理し、高度な機械学習やデータ分析を効率よく実行するためのオープンソースの分散処理エンジンです。
詳しく解説
Apache Sparkは、Apache Hadoopが抱えていたディスク入出力のボトルネックを解消するために開発されました。データをメモリ上に保持したまま処理を行うインメモリコンピューティングを採用しており、反復的な計算が必要となる機械学習アルゴリズムやディープラーニングの前処理において、非常に高いパフォーマンスを発揮します。また、Spark SQLによる構造化データ処理、Spark Streamingによるリアルタイムデータ処理、さらに機械学習ライブラリであるMLlibなど、多様なワークロードを一つのフレームワークで統合的に処理できる点が大きな重要性を持っています。
具体例・使われ方
例えば、巨大なECサイトにおいて、ユーザーの膨大な閲覧履歴や購買データをリアルタイムで解析し、個別の顧客に合わせたレコメンデーションを生成するシステムで利用されます。また、生成AIモデルの学習に使用するテラバイト級の非構造化テキストデータを事前にクレンジングし、効率的に分散処理して準備するためにも活用されています。
似た用語との違い
Apache HadoopのコアコンポーネントであるHadoop MapReduceと比較されることが多いです。MapReduceが処理の都度データをディスクに書き出すのに対し、Apache Sparkはメモリ上でデータを保持してパイプライン処理を行うため、処理速度が大幅に向上するという違いがあります。
注意点
Apache Sparkは多くのメモリ資源を消費するため、処理するデータ量やクラスターの構成によってはハードウェアコストが高騰する点に注意が必要です。また、小規模なデータセットに対して使用すると、分散処理のオーバーヘッドがかえって実行時間を遅くする原因になるため適していません。