2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Dataproc / Dataflow / BigQueryの比較とは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Dataproc / Dataflow / BigQueryの比較とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

Google Cloud Platform（GCP）には、Dataproc、Dataflow、BigQueryという三つの主なデータ処理サービスがあります。Dataproc、Dataflow、BigQueryのサービスはそれぞれ異なるユースケースや特性を持ち、適切なシナリオに応じて選択します。

Dataprocとは？

• ユースケース: Apache HadoopやSparkに慣れているユーザー向け。クラスタ起動のオーバーヘッドが許容できる規模のデータ（数百GB?）に適しています。
• 言語・フレームワーク: Apache SparkやHadoopエコシステム。
• データソースとデータシンク: BigQuery、Cloud Storage、他のクラウドサービスやオンプレミスシステム。
• ストリーミングデータ処理: ストリーミング取込み、ストリーミング中の分析（Apache SparkのDStreamを利用）。
• データタイプ: 構造化、半構造化、非構造化データ。

Dataflowとは？

• ユースケース: SQLで表現できないバッチ処理、ストリーミング処理。クラスタ起動のオーバーヘッドが許容できる規模のデータに適しています。
• 言語・フレームワーク: Apache Beam（Python、Java、Go）、SQL（Dataflow SQL）。
• データソースとデータシンク: BigQuery、Cloud Storage、他のクラウドサービスやオンプレミスシステム。
• ストリーミングデータ処理: ストリーミング取込み、ストリーミング中の分析。
• データタイプ: 構造化、半構造化、非構造化データ。

BigQueryとは？

• ユースケース: SQLで完結できるデータ処理に適しています。大規模データセットの分析とレポート作成に最適。
• 言語: SQL。
• データソースとデータシンク: BigQueryのストレージ、BigQueryの外部テーブルとして指定したCloud StorageやCloud Bigtableなど。
• ストリーミングデータ処理: ストリーミング取込み、ストリーミング中の分析。
• データタイプ: 主に構造化データや半構造化データ。

Dataproc / Dataflow / BigQueryの比較

• Dataprocは、既存のHadoopやSparkの知識を活かし、フレキシブルなクラスタ管理が必要な場合に最適です。
• Dataflowは、複雑なストリーミング処理やバッチ処理を簡単に記述でき、GCP上でのスケーラブルなデータ処理に適しています。
• BigQueryは、大規模な分析作業に適した、高速かつスケーラブルなデータウェアハウスです。SQLによるデータ操作が中心です。

Dataproc / Dataflow / BigQueryのサービスを選択する際には、データの種類、処理の複雑さ、必要なリソース、および既存の技術スタックを考慮することが重要です。

【練習問題】Dataproc / Dataflow / BigQueryの比較

練習問題1

問題: 大規模なログデータを毎日分析する必要があります。このデータは主に構造化されており、SQLクエリでの処理が可能です。どのサービスを使うのが最適でしょうか？

• A. Dataproc
• B. Dataflow
• C. BigQuery

解答: C. BigQuery

解説: BigQueryは構造化データの分析に最適で、SQLクエリを利用して大規模なデータセットの分析とレポート作成が可能です。データの構造化とSQL処理の要件を考えると、BigQueryが最適です。

練習問題2

問題: リアルタイムでセンサーデータを処理し、そのデータをさまざまなソースから取り込んで、即時に分析する必要があります。どのサービスが適していますか？

• A. Dataproc
• B. Dataflow
• C. BigQuery

解答: B. Dataflow

解説: Dataflowはリアルタイムのストリーミング処理に適しており、Apache Beamを使用して複雑なデータ処理を実行できます。センサーデータのようなストリーミングデータの即時処理にはDataflowが適しています。

練習問題3

問題: ある会社は、Apache Sparkを利用したデータ処理に慣れています。GCPでクラスタ管理の自由度を保ちつつ、データ処理を行いたいと考えています。最も適したサービスは何でしょうか？

• A. Dataproc
• B. Dataflow
• C. BigQuery

解答: A. Dataproc

解説: DataprocはApache HadoopやSparkを使い慣れたユーザーに適しており、クラスタ管理の柔軟性を提供します。Apache Sparkを既に使っているユーザーにとっては、Dataprocが最適な選択肢です。

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