Sparkとは？ビッグデータを高速処理する分散処理エンジン【DS検定】

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まず結論

Spark（Apache Spark）は、大量データを複数のコンピュータで並列処理するための分散処理エンジンです。

DS検定では、次の役割を切り分けられることが重要です。

技術	主な役割
HDFS	データ保存
YARN	クラスタのリソース管理
Spark	データ処理

直感的な説明

ビッグデータでは、1台のコンピュータだけでは処理に時間がかかることがあります。

例えば、

大量のログデータ
IoTセンサーデータ
Webアクセスデータ

などです。

そこで、データや処理を複数のコンピュータへ分けて同時に処理します。

1人で計算するのではなく、多人数で分担して計算するイメージです。

Sparkは、このような分散・並列処理を行うための仕組みです。

定義・仕組み

① 複数のコンピュータで分散処理する

Sparkはクラスタ内の複数ノードを使って処理します。

データ → サーバーA / サーバーB / サーバーC で分担して処理

② メモリを活用して高速化する

Sparkは、処理途中のデータをメモリ上に保持して再利用できるため、ディスク入出力を繰り返す処理より高速化しやすい特徴があります。

特に、同じデータを繰り返し使う分析処理などで効果があります。

③ 複数の処理機能を持つ

機能	内容
Spark SQL	構造化データをSQLなどで処理
Structured Streaming	ストリーム処理
MLlib	機械学習
GraphX	グラフ処理

どんな場面で使う？

ログ分析

大量のWebアクセスログやアプリログなどを分散処理できます。

機械学習

MLlibを使って、大規模データに対する機械学習処理を行えます。

ストリーム処理

センサーデータなど、継続的に到着するデータの処理にも利用できます。

よくある誤解・混同

❌ Sparkはデータ保存システム

Sparkの中心的な役割はデータ処理です。

データ保存はHDFSやオブジェクトストレージなどが担当します。

❌ HDFS・YARN・Sparkは同じ役割

技術	覚え方
HDFS	保存
YARN	リソース管理
Spark	処理

❌ SparkとMapReduceは全く同じ

どちらも分散処理に関係しますが、Sparkはメモリを活用した処理を特徴の一つとして持ちます。

まとめ（試験直前用）

Spark = 分散データ処理エンジン
複数ノードで並列処理する
メモリを活用して高速化しやすい
HDFS = 保存 / YARN = 管理 / Spark = 処理

DS検定では、特に保存・管理・処理の役割分担で選択肢を切りましょう。

対応スキル項目（ver.6 データエンジニアリング）

分類：データエンジニアリング
スキルカテゴリ：データ蓄積
サブカテゴリ：分散技術
必須スキル：—
★ HadoopやSparkの分散技術の基本的な仕組みと構成を理解している
ver.6 ★1スキルチェックで確認する
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