2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Sparkとは？

Apache Sparkとは？
- Apache Sparkの利用例
Apache Sparkの主な特徴
【練習問題】Apache Spark
まとめ

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Spark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 Sparkは、ビッグデータ処理に特化したオープンソースのフレームワークで、GCPのProfessional Data Engineer（PDE）試験においても重要な概念です。

以下に、Apache Sparkの主な特徴と機能について説明します。

Apache Sparkとは？

Apache Spark（アパッチスパーク）は、大量のデータを高速に処理するためのオープンソースのプログラムです。主にデータ分析や機械学習などの目的で使われ、大規模なデータセットを効率的に扱うことができます。

高速処理: Sparkはデータをメモリ（RAM）内で処理することが多く、データの読み書きが非常に速くなります。特に、複雑なデータ処理や反復計算を行う場合に、他のデータ処理システムよりも速い処理が可能です。
柔軟性: Sparkはさまざまなデータソース（例えば、HadoopのHDFS、Apache Cassandra、Amazon S3など）からデータを読み込むことができます。また、多様なデータ形式（テキスト、画像、音声など）に対応しています。
簡単なプログラミング: SparkはScala、Java、Python、Rなど複数のプログラミング言語で利用できます。データサイエンティストやエンジニアは、自分の得意な言語を使ってデータ処理が行えます。
豊富なライブラリ: Sparkには、データ処理、SQLクエリ、機械学習、グラフ処理などのための豊富なライブラリが用意されています。さまざまなデータ処理タスクを、一つのプラットフォームで実行できます。
スケーラビリティ: 小規模なデータセットから非常に大規模なデータセットまで、さまざまなサイズのデータを処理することができます。必要に応じて、処理能力を拡張できます。

Apache Sparkの利用例

ビッグデータ分析: 大量のデータを集計、分析して、ビジネスの洞察を得る。
リアルタイム処理: ソーシャルメディアやセンサーデータなど、リアルタイムで生成されるデータを処理する。
機械学習: データを使って機械学習モデルを訓練し、予測や分類などを行う。

Apache Sparkは、データの迅速な処理と分析が必要な多くの現代のデータ処理シナリオに適しています。データサイエンスやビジネスインテリジェンスの分野で広く利用されています。

Apache Sparkの主な特徴

高速な分散処理: Apache Sparkはメモリ内計算に最適化されており、大規模なデータセットに対して高速な分散処理を実現します。HadoopのMapReduceよりも処理速度が速いとされています。
多言語対応: SparkはJava、Scala、Pythonなど複数のプログラミング言語で利用できます。開発者は自身に合った言語で分散処理を実装できます。
豊富なライブラリ: Sparkには、Spark SQL、MLib（機械学習ライブラリ）、GraphX（グラフ処理ライブラリ）、Spark Streaming（ストリーミングデータ処理）など、多様な処理に対応するコンポーネントが備わっています。Sparkのライブラリを使うことで、データ処理の幅が広がります。
RDD（Resilient Distributed Datasets）: Sparkの中核をなすのがRDDです。RDDは、ネットワーク障害などの問題が発生してもデータを復元できるように設計された、不変性を持つ分散データコレクションです。分散処理の際のデータの耐障害性が向上します。
Hadoopの弱点の克服: Sparkは、HadoopのMapReduceの問題点であるデータ処理の遅延やリソース利用の非効率性を改善します。特に、メモリ内での処理により、反復的な処理やインタラクティブなクエリにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。

【練習問題】Apache Spark

練習問題 1

問題:
Apache Sparkの主な特徴は何ですか？

A) リアルタイムデータ処理には対応していない
B) 事前に大規模なデータベース設計が必要
C) メモリ内計算による高速なデータ処理
D) 限られたデータ形式のみをサポート

正解: C) メモリ内計算による高速なデータ処理

解説:
Apache Sparkの主な特徴は、メモリ内計算による高速なデータ処理です。Sparkのメモリ内計算によって、大規模なデータセットの分析や機械学習タスクを迅速に処理する能力を持っています。

練習問題 2

問題:
Apache Sparkがサポートするプログラミング言語はどれですか？

A) 仕様書に基づいて自動生成されたコードのみ
B) Java、Scala、Python、R
C) C++とC#のみ
D) 専用のSpark言語を使用

正解: B) Java、Scala、Python、R

解説:
Apache SparkはJava、Scala、Python、Rといった複数のプログラミング言語をサポートしています。開発者は、自分の得意な言語で分散データ処理できます。

練習問題 3

問題:
Apache Sparkで使用される分散データコレクションの概念は何ですか？

A) SQLテーブル
B) RDD（Resilient Distributed Datasets）
C) CSVファイル
D) オブジェクト指向データベース

正解: B) RDD（Resilient Distributed Datasets）

解説:
Apache Sparkでは、RDD（Resilient Distributed Datasets）という概念が核となっています。RDDは、ネットワーク障害などの問題が発生してもデータを復元できるように設計された、不変性を持つ分散データコレクションです。RDDにより、大規模なデータ処理の際の耐障害性と効率性が向上します。