ApacheSparkとは何？基礎知識と使い方を解説！

Apache Spark(アパッチスパーク)とは、膨大なデータを一気に処理する時に使うツールです。巨大なデータを高速で分解処理できるのが特徴です。オープンソースのフレームワークです。

Apache Sparkは何百台のパソコンで同時に処理しないといけないようなデータを分析するときや、膨大な量の計算を並行して行うときに使えるのです。

主に企業などの大規模な場所で活用されるものなので、個人で使用することはあまりありません。

Apache Sparkの特徴はビッグデータの分析処理に向いていることと、PCにインストールするのが無料であることです。便利な使い方ができるフレームワークを、基本知識さえあれば誰でも活用できるのです。

Apache Sparkの基本知識で重要なこととはAPIが用意されているのでScala、Java、R、Pythonなどの言語に対応していることです。さまざまな言語表現に対応しているので、幅広いジャンルで活用することができます。

Apache Sparkの基本的な使い方はコマンドを入力したり、関数などをつかったりしてデータの分析処理をしていきます。Apache Sparkを使う際にはある程度のコマンドの知識と関数などの知識が必要になります。

またApache Sparkには活用するのに向いているシーンと向いていないシーンがあるので、あなたが仕事に必要な環境がApache Sparkを使うのに向いているシーンなのかを知る必要もあります。

Apache Sparkの画面は黒い背景に白い文字を羅列するので、コマンドプロンプトのような雰囲気です。Apache Sparkのコマンドや関数などをある程度知っておかないと使えないので、一覧に記録しておきましょう。

Apache Sparkはインストールする手順は簡単なのですが、覚えておかないとApache Sparkを使えない基本知識が多く、初心者向きのフレームワークではありません。

しかしApache Sparkを導入することで、データ分析処理を毎日のように行う職場なら、仕事の効率が圧倒的によくなります。

Apache Sparkに似たオープンソースのフレームワークに、Hadoopがあります。ただApacheSparkはHadoopとは違い高速の分析処理が遅いという特徴があります。

分析処理するデータの内容にもよりますが、場合によってはApache SparkはHadoopの1000倍速い速度でデータを分析処理できるのです。ここまで差が出る理由のひとつにHadoopは機械学習が苦手というデメリットがあります。

最近はブラウザアプリや音楽アプリなどであなたの使用方法を分析し、学習する機能が人気になっています。Hadoopはこの機械学習が苦手だったのですが、Apache Sparkは得意なのです。そこが最大の違いです。

ただ今Hadoopを職場で使っている場合は、Apache Sparkに変えると仕事の効率が上がる可能性があります。

Apache SparkとHadoopは基本的な構造や機能などに少しづつ違いがあるため、どちらの方が優れているという比べ方ではなく、この作業にはApache Sparkの方が向いている、この作業にはHadoopの方が向いているといった比べ方をしましょう。

Apache SparkとHadoop、それぞれの基本知識とメリット/デメリットの違いを把握して、それにあった条件での使い方をすることで仕事に活用できます。

HadoopはApache Sparkと違いメモリを活用できる設計ではないので、同じデータの分析処理でも毎回一からやり直すため、ひとつのデータを処理するのに多くのアクセスを必要とします。

これがタイムロスやPCや回線への負担に繋がってしまうので、効率的ではないのです。でもApache Sparkの場合はメモリを活用できるので処理スピードがはやくなります。

Apache Sparkは分析速度が速いことや機械学習が得意なことの基本知識が分かったところで、ここからはそれ以外のApache Sparkの特徴について細かく紹介していきます。

Apache Sparkにはインストールが無料で簡単というメリットもありますが、デメリットもあります。

しかしまずは基本的な特徴を知って、Apache Sparkとはどのようなフレームワークなのか、どういったシーンで使うのに適しているのかを把握しておきましょう。

Apache Sparkの特徴はいくつか用意されているデータ形式の中から、あなたが使いたい形式を選択することができることです。

Apache Sparkで分析処理しようとしている膨大なデータファイルがそれぞれ違う形式のものでも、違う形式のフレームワークをインストールし直す必要がありません。

Apache Sparkの基本知識として覚えておくと、いつもと違う形式でデータの分析処理をするときに間違えて、改めて別のフレームワークをインストールする失敗が防げます。

また対応ストレージが4種類あります。Apache Sparkが対応しているストレージはHadoop Distributed File System (HDFS)、Cassandra、OpenStack Swift、Amazon S3です。

Apache Sparkの特徴はデータ形式だけではなく、プログラミング手法も豊富です。プログラミング手法とはプログラムを書き換えるときの操作方法のことで、データの種類や使うPCによって手法を変えるのが一般的です。

仕事の内容によってはいくつかのプログラミング手法を使い分けることがありますが、プログラミング手法によって別々のフレームワークをインストールする必要があると、PCの空き容量が減ってしまいます。