Apache Sparkを導入するメリットはある?構成要素と活用事例も紹介

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Apache Sparkとは?


Apache Sparkは、巨大なデータを高速に分散処理します。JavaやScala、Pythonなどのプログラミング言語のAPIが用意された、オープンソースのフレームワークです。巨大なデータを取り扱うにあたり、分散処理は欠かせない要素です。気象・災害予測、遺伝子・SNSリアルタイム解析、サイトに訪れたユーザーの行動分析など、大量のデータを要する作業に用いられています。

Hadoopとの違い

分散処理のフレームワークには、Hadoopも挙げられます。Hadoopの欠点は、個々のコンピューターのメモリを上手く活用できません。同じデータを複数行う・同じデータを何度も扱う場合、その都度アクセスのストレージが発生してしまいます。その点Apache Sparkは、インメモリで実行できます。

Apache Sparkを利用するメリット6つとは


Apache Sparkはとても便利なツールです。しかし、使い手の目的に沿った使い方ができるか検討をして導入しましょう。Apache Sparkの使い方はとても簡単で、初心者でも手軽に使うことができます。そこでApache Sparkを使う6つのメリットをご紹介します。会社経営や業務に役立てましょう。

メリット1:データ形式を選べる

Apache Sparkが最も注目されている背景に、用意されているデータ形式から使いたい形式を使えるメリットがあるからです。Apache Sparkで分析処理を行う際、データファイルが違う形式の場合があります。違う形式のデータファイルでも、フレームワークをインストールすることなく使用可能です。そのため、様々なデータを使いやすいデータ形式で使うことができるでしょう。

メリット2:パフォーマンスの向上

Apache Sparkは、最適なデータ形式を使用できます。CSV・Json・XML・ORC・Avro・Parquetなどの、多くの形式がサポートされています。外部データソースを使用し、他の多くのサポートをするよう拡張可能です。最適なデータを使用することで、パフォーマンスの向上に役立ちます。

メリット3:豊富なライブラリ

Apache Sparkには高度なライブラリが含まれているため、別途インストールは不要です。ライブラリをシームレスに組み合わせることで、アプリケーションの構築が可能です。さまざまなデータソースにアクセスするため共通の方法を提供し、データの統合も可能です。ライブラリが豊富なことで、データの出力や統合がスムーズです。スムーズなデータの出力を行えるのも、Apache Sparkの魅力の1つです。

メリット4:様々なデータソースに対応可能

Apache Sparkは様々なデータソースに対応しているため、企業が既に所持しているデータソースから取り出しやすいです。特にGoogleなどの大手企業では、Apache Sparkをサポートしています。業界全体でApache Spark利用のハードルが高くなく、分散環境が作りやすい傾向です。サポートを行っている企業が増えているだけでなく、初心者でも簡単に使えるのはApache Sparkのメリットです。

メリット5:データ格納場所の選択肢が広い

Apache Sparkで処理を行うデータは、いろいろな種類のデータ置き場に格納できます。Hadoopのデータ格納場所は独自ファイルですが、Apache Sparkは様々なファイルが対応しています。データ格納場所の選択肢が広いことから、格納したデータの入出力に対応していると言えるでしょう。ファイルの選択肢が広がることにより、自身が使いやすいファイルで作業を行えるメリットがあります。

メリット6:プログラミングが豊富

Apache Sparkはデータ形式だけでなく、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操作方法を意味し、データの種類や使うパソコン機器によって、手法を変えることが主流です。仕事内容によっては、フレームワークをインストールする必要があります。しかし別々のフレームワークをインストールすると、パソコンの空き容量が減る原因になるので注意が必要です。

Apache Sparkを使うデメリット2つとは


ご紹介したように、Apache Sparkには4つのメリットがあります。しかし、メリットがあるという点では、デメリットにも目を向けなくてはいけません。Apache Sparkを上手に使いこなすために、デメリットを把握しておくことが大切です。そこで、Apache Sparkのデメリットを2つ紹介するので、ぜひ参考にしてください。

デメリット1:ビッグデータの処理に限度がある

Apache SparkはHadoopのモデルを拡張して開発されました。分散処理においては高速と言われていますが、Hadoopの代わりとして使うには不向きといえます。Apache Spark自体にデータ管理機能が備えられていません。データを正しく扱うことで、ストレージの管理やリソース増設のコストが抑えられます。ビッグ処理データには限度があるため、不要なデータが存在しないか確認する必要があります。

デメリット2:レスポンスに時間がかかる

ユーザーからリクエストを受けた直後に分析結果を返したい場合、レスポンスの速さは重要になります。Apache Sparkはレスポンスの速さにおいて、優秀という声もあります。しかし、秒以下の短いレスポンスは不得意なため、時間がかかってしまいます。その背景には、数秒から数分程度のHadoopと比較して短いレスポンスが必要な処理を得意としているからです。

Apache Sparkの構成要素5つ


近年ではビッグデータ向けの処理基盤として注目されているApache Sparkですが、Apache Sparkは複数のコンポーネントによって構成されています。

Apache Sparkは並列分散処理エンジンである「Spark Core」とライブラリ群にわかれています。ここではApache Sparkの構成要素5つをご紹介しますので、どのような要素によって構成されているのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

構成要素1:Spark Core

「Spark Core」とはApache Sparkの基本機能を提供する並列分散処理エンジンに当たるプラットフォームです。その他の機能は、すべてSpark Core上に構築されています。Spark Coreでは、インメモリコンピューティング機能や、アプリケーションをサポートする実行モデル、さらに開発を容易にするJavaやScala、Python APIなどを提供しています。

構成要素2:Spark SQL+DataFrame

「Spark SQL+DataFrame」とは、構造データにSQLを利用するためのAPIを提供するライブラリです。構造化データ処理のためのモジュールで、分散型SQLクエリエンジンとして使用したり、既存のHiveインストール環境からのデータの読み取りも実現できます。また、既存のデータで未修正のHadoop Hiveクエリを最大100倍の速さで高速処理できるようになりました。

構成要素3:Spark Streaming

「Spark Streaming」とは、ストリームデータの処理機能を提供するライブラリです。マイクロバッチ方式によってストリームデータを処理するもので、使いやすさや耐障害性といったSparkのメリットを継承しながらも、ストリーミングデータと履歴データの両方で高い対話性を持つ分析アプリケーションを実現します。さらに、Sparkで実行するさまざまなデータソースと容易に統合できます。

構成要素4:MLlib

「MLlib」とは、機械学習アルゴリズムを使用するためのAPIを提供する機械学習ライブラリです。MLlibは高い品質のアルゴリズムや、MapReduceの最大100倍という高速処理の両方を提供するスケーラブルなライブラリです。MLlibはSparkアプリケーションの一部としてJavaやPython、Scalaで使用することが可能です。また、完全なワークフローに含められます。

構成要素5:GraphX

「GraphX」とは、グラフ構造データの処理に必要なAPIを提供するグラフ計算ライブラリです。GraphXはSpark上に構築されたグラフとグラフ並列計算のためのエンジンで、GraphXを使用することによってインタラクティブに大容量のグラフ構造データを構築したり、変更や判断を行ったりすることが可能になります。SparkのAPIや他のライブラリと合わせて利用できます。

Apache Sparkの活用例4つ


分散処理は、ひと昔前までは凄腕のエンジニアしか実現できないと言われていました。しかしApache Sparkの誕生により、誰でも簡単に分散処理が実現できるようになったのです。ビッグデータを取り込むのであれば、活用方法を把握しておくと得策です。分散処理フレームワークは、基本を抑えれば初心者でも手軽に活用できます。そこでApache Sparkの活用方法を4つご紹介します。

活用例1:繰り返して行う

Apache Sparkを使いこなせるようになるために、繰り返し行い操作に慣れることが大切です。情報を集めて勉強をすることも大切ですが、操作をすることで具体的なコツがつかめるようになります。分散処理がどのようなものなのか、操作をしながら覚えましょう。

活用例2:リアルタイムで行う

Apache Sparkは、リアルタイムで集計を行うことができます。直近10秒間から10時間まで、リアルタイムをモニタリングすることが可能です。具体的な集計はトラフィック・SNSで自社商品が話題になった回数・店舗の来客数など、さまざまです。モニタリングはウインドウ集計とも呼ばれ、会社を経営している人には欠かせません。

活用例3:膨大なデータ量

Apache Sparkは、データの格納場所をメモリにすることで、hadoopの10~100倍の速度が実現します。リアルタイム集計に対応可能な他、データの格納場所の選択肢が広い特長があります。このことから、膨大なデータ量を取り扱うことが可能です。

活用例4:データ分析を行う

Apache Sparkは、多角的に様々なデータ分析を行うことができます。さらに、データ分析の正確さとスピードは秀逸です。大規模なデータを多角的に分析したい企業が増えたことから、Apache Sparkの需要はさらに高まっています。

Apache Sparkのメリットを業務に活かそう!


Apache Sparkのメリットは、ご紹介したように4つあります。1つ1つのメリットを生かし、業務に役立ててみてはいかがでしょうか。特にリアルタイム集計は、会社経営を行うにあたり大切な情報の1つです。顧客の行動を数字で確認し行動を分析することで、会社経営に大きく役立つでしょう。また、初心者でも取り扱いやすいメリットがあるので、手軽に始めることができるのも魅力です。

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