フレームワークのSparkとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Sparkとは

Sparkは大規模データ処理を高速に行うことができる分散処理フレームワークです。Hadoopと同様に、大量のデータを複数のコンピュータに分散して処理することで、処理速度を向上させることができます。

Sparkは、Scala、Java、Python、R など複数のプログラミング言語に対応しており、幅広い開発者に利用されています。また、Sparkは、バッチ処理だけでなくストリーム処理やインタラクティブな処理も行うことができるため、リアルタイム性が求められるアプリケーションにも適しているのです。

Sparkは、メモリ上でデータを処理するため、ディスクI/Oの回数を減らすことができ、高速な処理が可能となります。さらに、Sparkには、Machine Learning(機械学習)や Graph Processing(グラフ処理)などの高度な処理を行うためのライブラリも用意されているのです。

Sparkは、Hadoopと比較して、インメモリ処理による高速性、ストリーム処理への対応、多様なプログラミング言語のサポートなどの特徴があります。そのため、大規模データ処理の分野で広く利用されている技術となっているのです。

Sparkは、オープンソースのソフトウェアであり、Apache Software Foundationによって管理されています。多くの企業や組織がSparkを活用し、ビッグデータ処理の高速化や効率化を実現しているのです。

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