2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Beamの概要と特徴とは？

Apache Beamの特徴
Apache Beamの用途
【練習問題】Apache Beam

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Beamの概要と特徴とは？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）

Apache Beamは、オープンソースの統合データ処理プログラミングモデルで、バッチおよびストリーミングデータ処理のために設計されています。Apache Beamを使用すると、異なるデータ処理基盤上で同じコードを実行できます。

Apache Beamの特徴

統一されたプログラミングモデル: バッチとストリーミング処理を同一のAPIで記述できます。同じコードベースで両方の処理を扱うことが可能になり、開発効率が向上します。
パイプライン: データ処理の手順をパイプラインとして定義します。パイプラインは、データの読み込みから変換、出力に至る一連の処理ステップを表します。
Runnerと実行環境: Apache Beamは、異なる「Runner」を通じてさまざまな実行環境上で動作します。Runnerは、Apache Spark、Apache Flink、Google Cloud Dataflowなどのデータ処理基盤をサポートしています。
ポータビリティ: Apache Beamのジョブは、さまざまなビッグデータ処理基盤で動作可能です。ビッグデータ処理のポータビリティと柔軟性が大幅に向上します。
Built-in I/O: Apache Beamは、さまざまなデータソースからデータを読み取るためのビルトインI/Oトランスフォームを提供します。Google Cloud（Cloud Storage、BigQuery、Pub/Subなど）、Kafka、Amazon Kinesis、SQS、Cassandra、JDBCなどのデータソースから容易にデータを取り込むことができます。

Apache Beamの用途

Apache Beamは、ビッグデータの分析やETLプロセス、リアルタイムデータ処理など、幅広い用途に利用されています。Apache Beamの統一されたAPIにより、異なるデータ処理エンジン間でのコードの再利用が容易になり、多様なデータソースや環境でのデータ処理がシンプルになります。

Apache Beamの採用により、開発者は複数のデータ処理基盤間で移植性の高いデータ処理アプリケーションを構築でき、ビッグデータエコシステムにおける柔軟性と効率性を大幅に向上させます。

【練習問題】Apache Beam

練習問題1

問題: Apache Beamが提供する「統一されたプログラミングモデル」の主なメリットは何ですか？

A. パフォーマンスの向上
B. コードの再利用性
C. より少ないメモリ消費
D. 自動データ修正

解答: B. コードの再利用性

解説: Apache Beamの統一されたプログラミングモデルにより、バッチ処理とストリーミング処理の両方を同一のAPIで記述できます。Apache Beamにより、異なるデータ処理環境間でのコードの再利用性が向上し、開発効率が高まります。

練習問題2

問題: Apache BeamでサポートされているRunnerの一例は何ですか？

A. Hadoop
B. Apache Spark
C. MySQL
D. Oracle

解答: B. Apache Spark

解説: Apache Beamは、Apache SparkやApache Flink、Google Cloud Dataflowなど、複数の実行環境上で動作する「Runner」をサポートしています。Runnerにより、同じApache Beamのアプリケーションが異なるデータ処理基盤上で動作可能となります。

練習問題3

問題: Apache BeamのBuilt-in I/Oトランスフォームは、どのような用途に役立ちますか？

A. メモリの最適化
B. データソースからの効率的なデータ取り込み
C. データセキュリティの強化
D. 自動データクレンジング

解答: B. データソースからの効率的なデータ取り込み

解説: Apache BeamのBuilt-in I/Oトランスフォームは、Google Cloudのサービス（Cloud Storage、BigQueryなど）、Kafka、Amazon Kinesisなど、さまざまなデータソースからデータを効率的に取り込むために使用されます。Apache Beamにより、データの収集と処理が容易になります。