2024年版、GCP資格 PDE試験の「Apache Hadoopのバッチ分析ジョブをApache Sparkで最適化」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「会社が急成長しており、毎日のバッチ MapReduce分析ジョブの処理が遅れています。このジョブはApache Hadoopで管理されており、データ量の増加によって処理速度が低下しています。コストを増やさずに分析の応答性を高める方法を提案する必要があります。どのような方法が最適でしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「あなたの会社は急速に成長し、Apache Hadoopで管理されている毎日のバッチ MapReduce分析ジョブの処理がデータ量の増加によって遅れています。開発チームは追加のコストをかけずに分析のパフォーマンスを向上させる方法を求めています。どのアプローチがこの問題に対する最適な解決策ですか？」
問題の解説
- データ量の増加に対応するため、スケーラブルな分散コンピューティング環境が必要です。
- Apache Sparkは、SQL、ストリーミング、機械学習、グラフ処理など、大規模なデータ処理のための統合分析エンジンです。
- Apache Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes上で実行可能で、さまざまなデータソースに対応しています。
解決手順の説明
- 現在のMapReduceジョブをApache Sparkで書き換えます。
- Sparkはメモリ内処理を利用してパフォーマンスを向上させ、データ量の増加に柔軟に対応できます。
- このアプローチにより、追加のコストをかけずに処理速度を向上させることができます。
各用語の説明
- Apache Hadoop: 分散環境でのデータ処理を行うためのオープンソースソフトウェアフレームワーク。
- Apache Spark: 大規模なデータセットの処理に特化したオープンソースの分散処理システム。
- MapReduce: 大規模なデータセットを並列に処理するためのプログラミングモデル。
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