2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryのアーキテクチャ 分散インメモリシャッフルとは？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）
BigQueryにおける「分散インメモリシャッフル」は、大規模データ処理における重要な機能で、データの移動（シャッフル）処理の効率を大幅に向上させます。
以下に、その仕組みと特徴を説明します。
分散インメモリシャッフルの概要
「分散インメモリシャッフル」とは、Google CloudのBigQueryサービスにおいて、大量のデータを効率的に処理するための技術です。普通、大規模なデータを処理する時、データをさまざまな計算処理に分配して、その後また集める必要があります。このデータの分配や集める作業を「シャッフル」と言います。
通常、シャッフルは時間がかかる作業ですが、BigQueryの「分散インメモリシャッフル」は、複数のコンピュータのメモリ（一時的にデータを保存する場所）を利用して、シャッフルのプロセスを高速化します。つまり、データを素早く移動させて処理できるため、大規模なデータ分析や計算を迅速に行うことができるのです。
BigQueryの「分散インメモリシャッフル」技術により、ビッグデータの分析や複雑な計算が、以前よりもずっと速く、効率的に行われます。
- 多対多のデータ移動の最適化: BigQueryの分散処理では、多数のワーカー間でデータの移動が発生します。分散インメモリシャッフルは、多対多のデータ移動（シャッフル）時に発生するオーバーヘッドを削減します。多対多のデータ移動の最適化により、クエリの実行速度が向上し、全体的なパフォーマンスが改善されます。
- インメモリ処理: インメモリ処理の機能により、データのシャッフルがメモリ内で行われます。インメモリ処理はディスクベースのシャッフルよりも高速で、大量のデータ処理において効率的です。
分散インメモリシャッフルのメカニズム
- ワーカーのスケーリング: BigQueryは動的にワーカーの数をスケーリングし、クエリの負荷に応じてリソースを割り当てます。
- 障害対応: ワーカーに障害が発生した場合、システムは自動的にデータを再割り当てし、処理を継続します。障害対応により、データ処理の耐障害性が高まります。
分散インメモリシャッフルのユーザー側の利点
- マネージドサービス: ユーザーはワーカーの管理やスケーリングについて心配する必要がありません。BigQueryはマネージドサービスであり、処理はすべて自動的に行われます。マネージドサービスにより、ユーザーはデータ分析に集中でき、インフラストラクチャの管理にかかる手間が削減されます。
【練習問題】BigQueryのアーキテクチャ 分散インメモリシャッフル
練習問題1:
質問: BigQueryの「分散インメモリシャッフル」技術の主な目的は何ですか？
- 1. データのセキュリティ強化
- 2. クエリの実行時間の短縮
- 3. データのストレージコスト削減
- 4. グラフィカルユーザーインターフェースの改善
解答: 2. クエリの実行時間の短縮
解説: 分散インメモリシャッフルは、複数のワーカー間でデータの移動（シャッフル）を効率化し、クエリの実行時間を短縮するために使用されます。
練習問題2:
質問: BigQueryにおける分散インメモリシャッフルの利点は何ですか？
- 1. データセットの自動バックアップ
- 2. データ転送の高速化
- 3. クエリの自動変換
- 4. データ圧縮の強化
解答: 2. データ転送の高速化
解説: 分散インメモリシャッフルは、データのシャッフルをメモリ内で行い、データ転送のプロセスを高速化します。
練習問題3:
質問: BigQueryの分散インメモリシャッフル技術が提供する主なメカニズムは何ですか？
- 1. データのリアルタイムストリーミング
- 2. 自動スケーリングと障害対応
- 3. データの自動分類
- 4. ユーザーインターフェースのカスタマイズ
解答: 2. 自動スケーリングと障害対応
解説: 分散インメモリシャッフルでは、ワーカーの数が動的にスケーリングされ、システムは障害発生時に自動的にデータを再割り当てして処理を継続します。
まとめ
BigQueryの分散インメモリシャッフルは、大規模データセットの高速かつ効率的な処理を支援する重要な機能です。分散インメモリシャッフルの機能により、データの移動が高速化され、クエリの実行時間が短縮されます。
また、マネージドサービスとしてのBigQueryの利点は、ユーザーがインフラストラクチャの管理から解放され、データ分析に専念できることにあります。
BigQueryの分散インメモリシャッフの特徴は、GCPのPDE試験において理解しておくべき重要なポイントです。
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