Apache Sparkとは
Apache Sparkは、高速分散処理エンジンです。メモリ内処理（In-Memory Processing）により、Hadoop MapReduceより最大100倍高速なデータ処理を実現します。2009年にUCバークレーで開発され、2013年にApache Software Foundationに寄贈されました。
Sparkのコンポーネント
- Spark Core：基盤となるRDD（Resilient Distributed Dataset）エンジン
- Spark SQL：SQLおよびDataFrame/Dataset APIでの構造化データ処理
- Spark Streaming / Structured Streaming：リアルタイムストリーミング処理
- MLlib：機械学習ライブラリ（分類・回帰・クラスタリング等）
- GraphX：グラフ処理エンジン
HadoopとSparkの違い
| 項目 | Hadoop MapReduce | Apache Spark |
|---|---|---|
| 処理方式 | ディスク書き込み中心 | メモリ中心（最大100倍高速） |
| 遅延処理 | バッチのみ | バッチ + ストリーミング |
| 機械学習 | Mahout（限定的） | MLlib（豊富） |
| 言語 | Java | Scala/Java/Python/R |
2025年の最新動向
- Spark 3.5+：Delta Lake 3.0との統合強化、Pythonユーザー向けSparkConnect普及
- Lakehouse アーキテクチャ：Databricks Delta Lake・Apache Icebergとの統合が標準化
- AI/ML統合：MLflow、Hugging Face TransformersとSparkの連携が進む
- クラウドマネージド：Amazon EMR Serverless、Google Cloud Dataproc Serverlessが普及
外部リファレンス：
Apache Spark公式サイト