Apache Sparkとは？

Apache Spark（アパッチ スパーク）とは、大量のデータを複数のコンピュータ（クラスター）に分散させて並列処理するオープンソースのデータ処理エンジンです。2009年にカリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで開発が始まり、Apache Software Foundationのトップレベルプロジェクトとして2014年から管理されています。

Sparkの最大の特徴は、処理中のデータをできる限りメモリ上（RAM）に保持して処理を行う点です。これにより、ディスク読み書きを多用するHadoop MapReduceと比べて最大100倍の速度を発揮するとされています。主なコンポーネントは以下の通りです。

• Spark Core：基盤となる分散処理エンジン（RDDという分散データ構造を管理）
• Spark SQL：構造化データをSQLで処理するモジュール
• Spark Streaming / Structured Streaming：リアルタイムストリームデータの処理
• MLlib：分散機械学習ライブラリ
• GraphX：グラフデータ処理エンジン

Python（PySpark）・Scala・Java・Rなど複数の言語から利用でき、Amazon EMR・Azure HDInsight・Databricksといったクラウドマネージドサービスでも広く採用されています。データエンジニアリングやデータサイエンスの現場ではデファクトスタンダードに近い地位を確立しています。

一方、クラスターの設定・チューニングには専門知識が必要で、小規模なデータ処理には過剰なツールとなる場合もあります。