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Apache Sparkとは
Apache Spark（アパッチスパーク）は、大規模データ処理のためのオープンソース統合分析エンジンです。2009年にカリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで開発が開始され、2014年にApache Software Foundationのトップレベルプロジェクトとなりました。
主な特徴
高速処理
Sparkは、メモリ内処理（インメモリ処理）を活用することで、従来のHadoop MapReduceよりも最大100倍高速にデータ処理を実行できます。データをメモリに保持することで、ディスクアクセスの回数を大幅に削減し、反復的なワークロードで特に威力を発揮します。
統合プラットフォーム
Sparkは以下の複数のワークロードを統一されたAPIで実行できます：
- Spark SQL：構造化データの処理とSQLクエリ
- MLlib：機械学習ライブラリ
- GraphX：グラフ処理
- Spark Streaming：リアルタイムストリーミング処理
多言語サポート
Scala、Java、Python、R、SQLといった複数のプログラミング言語をサポートしており、開発者は好みの言語でSparkアプリケーションを開発できます。
アーキテクチャ
ドライバーとエグゼキューター
Sparkアプリケーションは、ドライバープログラム（Driver Program）とエグゼキューター（Executor）から構成されます。ドライバーはアプリケーションのメイン処理を管理し、エグゼキューターは実際のタスクを並列実行します。
RDD（Resilient Distributed Dataset）
RDDは、Sparkの基本的なデータ構造で、複数のマシンに分散された不変のデータコレクションです。障害回復機能（fault-tolerance）を持ち、データの変換操作（transformation）とアクション操作（action）をサポートします。
導入事例と活用シーン
データ分析
大規模なデータセットに対する探索的データ分析（EDA）やバッチ処理において、従来のシステムより高速な処理を実現します。
機械学習
MLlibを活用して、分散環境での機械学習モデルの訓練と推論を効率的に実行できます。特に大規模データセットでの機械学習プロジェクトで威力を発揮します。
リアルタイム処理
Spark Streamingにより、IoTデータやWebログなどのストリーミングデータをリアルタイムで処理し、即座に分析結果を出力できます。
他の技術との比較
従来のHadoop MapReduceと比較して、Sparkはメモリ内処理により大幅な性能向上を実現しています。また、Apache Flinkやstreamingに特化したシステムと比較して、バッチとストリーミング両方のワークロードを統一的に処理できる点が特徴です。
学習リソースと始め方
Apache Sparkを学習するには、公式ドキュメントから始めることを推奨します。また、DatabricksやAWS EMR、Google Dataprocなどのマネージドサービスを利用することで、環境構築の手間を省いて学習や実験を始められます。