Apache Spark（アパッチスパーク）

2025年11月16日

Apache Spark（アパッチスパーク）

英語表記: Apache Spark

概要

Apache Sparkは、大規模なデータセットを高速に処理するために設計された、オープンソースの分散フレームワークです。これは、並行・並列処理（マルチスレッド, GPU並列）の範疇において、複数のコンピュータ（クラスター）を用いてタスクを同時に実行する分散並列処理を実現する中核的な技術です。特に、従来の分散処理技術であるMapReduceと比較して、メモリ内でデータを処理する能力が高く、非常に高速なデータ分析や機械学習を可能にすることが大きな特徴です。

詳細解説

Apache Sparkがなぜ並行・並列処理の分野、特に分散並列処理の文脈で重要なのかを詳しく見ていきましょう。

処理の目的と背景

現代のITシステムでは、単一の高性能サーバーでは処理しきれないほどの巨大なデータ（ビッグデータ）が日々生成されています。このようなビッグデータを扱うためには、処理を分割し、複数のマシンに割り当てて同時に実行する必要があります。これが分散並列処理です。

Sparkは、この分散並列処理を効率的に行うための「土台（フレームワーク）」を提供します。従来の分散処理システム（例：Hadoop MapReduce）は、中間結果を必ずディスクに書き出すため、処理が遅くなるという課題がありました。しかし、Sparkはデータをメモリ上に保持（インメモリ処理）しながら次のステップに進むことができるため、反復的な処理や複雑な分析において圧倒的な速度差を生み出すのです。これは本当に画期的なことなんです。

分散フレームワークとしての仕組み

Sparkは、以下の主要なコンポーネントから構成され、クラスター全体で協調して動作します。

Driver Program（ドライバプログラム）:
ユーザーが記述した処理を実行する中心的なプログラムです。クラスターマネージャーと連携し、タスクの実行計画を作成し、それを各ノード（Executor）に分配する役割を担います。
Cluster Manager（クラスターマネージャー）:
Sparkアプリケーションが動作するために必要なリソース（CPUやメモリ）を管理します。YARNやMesos、またはスタンドアロンモードなどが利用されます。
Executors（エグゼキューター）:
クラスター内の各ワーカーノード上で実際にタスクを実行するプロセスです。ドライバから送られてきた処理を並行して実行し、結果をドライバに返します。

並列実行の鍵：DAGとRDD/DataFrame

Sparkの処理の速さの秘密は、その実行計画の立て方にあります。

DAG (Directed Acyclic Graph) スケジューラ:
Sparkは、ユーザーが指定した一連の処理（変換処理）を、すぐに実行せずに、まずは「処理の流れ図」（DAG）として構築します。このDAGは、処理の依存関係を示し、どこまでを並行して実行できるか、どのタイミングでデータ交換（シャッフル）が必要かを最適に判断するために使われます。この仕組みがあるからこそ、複雑な処理も効率的な分散並列処理として実行できるわけです。
RDD（Resilient Distributed Dataset）/ DataFrame:
RDDはSparkの初期の主要なデータ構造であり、データを論理的に分割し、クラスター内の複数のノードに分散して保持します（分散データセット）。最近では、より構造化され、最適化が容易なDataFrame（データフレーム）が主流ですが、これらもデータを分散配置し、Executorがそれぞれ自分の担当部分を並行して処理できるようにするための基盤を提供しています。

Sparkは、単なる処理エンジンではなく、データ処理、ストリーミング、機械学習、グラフ処理といった多様な用途に対応するライブラリ群（Spark SQL, Spark Streaming, MLlibなど）を内包した統合的な分散フレームワークとして機能します。

具体例・活用シーン

Apache Sparkは、その高速性と汎用性から、幅広い分野で分散並列処理の基盤として利用されています。

機械学習パイプラインの構築:
膨大なトレーニングデータ（例：数テラバイト）を、多数のサーバーに分散させ、並行してモデルの学習を行うことができます。これにより、単一マシンでは数日かかっていた処理を数時間、あるいは数分に短縮することが可能です。
リアルタイムデータストリーミング分析:
ウェブサイトのクリックストリームデータやIoTデバイスからのセンサーデータなど、継続的に発生するデータを、Spark Streamingを用いてほぼリアルタイムで取り込み、並行処理しながら異常検知や即時フィードバックを行うことができます。
大規模ETL（抽出・変換・格納）処理:
データウェアハウスに格納する前に、複雑なデータクレンジングや形式変換を、高速なインメモリ処理によって行います。

料理の比喩で理解する分散並列処理

Apache Sparkを、大規模なパーティーの料理を準備する専門のケータリングサービスに例えてみましょう。

あなたが10,000人分の豪華なフルコース（ビッグデータ処理）を作らなければならないと想像してください。もし一人で（単一マシンで）料理を作ろうとすれば、時間がかかりすぎて料理が冷めてしまいますし、途中で冷蔵庫（ディスク）に何度も材料を出し入れする必要があります。

ここでSparkという分散フレームワークの出番です。

Driver Program（料理長）：料理長は、メニュー（処理）を受け取ると、効率的な手順書（DAG）を作成します。「魚を焼きながら、同時にソースを作り、前菜の盛り付けも並行して行う」という計画です。
Executors（専門シェフたち）：複数のシェフ（Executor）がそれぞれ専用の調理台（ノード）に配置されます。料理長から指示されたタスク（魚を焼く係、ソースを作る係など）を、他のシェフと並行して実行します。
インメモリ処理（調理台の上）：材料（データ）は、冷蔵庫（ディスク）にしまうのではなく、調理台（メモリ）の上に常に用意されています。これにより、あるシェフがソースを作り終えたら、すぐに隣のシェフがそれを使って次の料理に取りかかることができるため、非常に高速に処理が進むのです。

このように、Sparkは優秀なケータリングサービスのように、タスクを分割し、リソースを効率的に活用することで、大規模な処理を圧倒的なスピードで完了させるのです。

資格試験向けチェックポイント

Apache Sparkは、特に応用情報技術者試験や高度試験において、ビッグデータや分散処理技術の文脈で出題される可能性が高い、ぜひ覚えておきたいポイントです。

分散フレームワークとしての位置づけ:
「並行・並列処理」の中でも、複数のノードでタスクを分担する分散並列処理を実現するフレームワークであることを理解しましょう。
MapReduceとの比較:
Sparkの最大の特徴は「インメモリ処理」による高速化です。試験では、「Hadoop MapReduceと比較して、中間データをディスクに書き出さずに処理するため高速である」という点が頻出します。
主要な概念:
Sparkの基本データ構造であるRDD（Resilient Distributed Dataset）や、処理計画を最適化するDAG（Directed Acyclic Graph）スケジューラは、専門用語として押さえておくべきです。
汎用性:
Sparkがデータ処理だけでなく、機械学習（MLlib）、ストリーミング（Spark Streaming）、SQL処理（Spark SQL）など、多岐にわたる機能を持つ「統合フレームワーク」である点も重要です。