Spark
スパーク（データ処理）
意味 高速分散処理エンジン
Sparkとは？
Sparkは、大規模データの高速処理を実現するオープンソースの分散処理フレームワークです。メモリ内計算を活用し、Hadoopと比べて高速な処理が可能です。Scala、Python、Javaなどの言語に対応し、バッチ処理、ストリーム処理、機械学習など、様々な用途で利用されています。
Sparkの具体的な使い方
「SparkとPythonを使って、大規模な機械学習を実行する。」大規模なデータセットを用いた機械学習を、SparkとPythonを組み合わせて高速に実行することを述べた文です。
Sparkに関するよくある質問
Q.SparkのRDDとは何ですか？
A.RDDは「Resilient Distributed Dataset」の略で、Sparkの基本的なデータ構造です。複数のノードに分散された不変のデータコレクションで、並列処理が可能です。RDDは耐障害性があり、ノードが失敗しても自動的に再構築されます。
Q.SparkのDataFrameとDataSetの違いは？
A.DataFrameとDataSetはどちらもSparkの構造化データ処理のためのAPIですが、以下の違いがあります：
1. 型安全性：DataSetは型安全、DataFrameは非型付け
2. 使用言語：DataSetはScalaとJavaで利用可能、DataFrameは全ての言語で利用可能
3. パフォーマンス：DataFrameの方が一般的に高速
4. 使いやすさ：DataFrameの方が直感的で使いやすい
Sparkでは、状況に応じて適切な方を選択します。
Q.Sparkのストリーム処理とは何ですか？
A.Sparkのストリーム処理は、リアルタイムで生成される連続的なデータを処理する機能です。Spark Streamingを使用することで、ストリームデータをバッチ処理と同じような方法で扱うことができます。これにより、リアルタイムデータ分析、異常検知、継続的な機械学習モデルの更新などが可能になります。
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