【あぱっちすぱーく】

Apache Spark とは？

最終更新: 2026年10月2日

💡 データの処理を分け、複数の実行役で進める

大量のデータを分散処理するオープンソースの分析エンジン。driverとexecutor、メモリとディスク、分散処理の性能条件を解説します。

📌 このページのポイント

2台のworkerは模式例で、台数や速度の保証ではありません。クラスターの資源管理等を省略し、driverからexecutorへtaskを送る関係を示しています。

ひよこ

Apache Sparkは、何をするの？

ペンギン先生

大量のデータを分けて処理する分析エンジンだ。複数の計算機を使う構成や、手元で学ぶ構成がある。SQLによる分析、バッチ処理やストリーミングなどを扱う。

ひよこ

処理は、誰が進める？

ペンギン先生

アプリケーションのdriverが処理を組み立て、executorへtaskを送る。executorは計算してデータを保持する。クラスターの管理役は、アプリケーションが使う資源を割り当てる役割だ。

ひよこ

Hadoopより、必ず100倍速い？

ペンギン先生

条件なしの倍率では比較できない。処理、データの分け方、メモリ量や通信などで変わる。Hadoopは複数の仕組みを含む名前で、SparkがHadoopのストレージやYARNを利用する構成もある。

ひよこ

Sparkは、全部メモリで処理する？

ペンギン先生

違うよ。データの再利用にメモリを使える一方、保存方法を選べるし、ディスクも使う。データを別の実行先へ配り直すシャッフルには、通信やディスクの入出力などの費用がかかる。

ひよこ

Pythonのpandasと同じように使える？

ペンギン先生

PySparkとpandas API on Sparkがあるが、すべてのpandas処理が同じ性能や挙動になるわけではない。ソートなどのデータの再配置や、一台に処理を集める操作を確認しよう。

ひよこ

台数を増やすだけで、速くなる？

ペンギン先生

保証はない。小さい処理では準備や通信の負担もある。データの偏り、処理計画、資源などを確認する。全件をdriverへ集めるcollect()は、その一台のメモリを使い切る原因にもなる。

もっと詳しく知りたい人へ

cacheやpersistを使えば、どの処理でも速くなる？

繰り返し使うデータには役立ちますが、保持する資源も必要です。保存レベルにはメモリ、メモリとディスク、ディスクなどがあり、収まらない場合の扱いも異なります。再利用の有無と容量を確認します。

どの操作を実行し、データを再配置するシャッフルなどがあるかを確認できます。pandas API on Sparkにも実行計画を調べる機能があります。コードの見た目が短いことと、分散処理の費用が小さいことは別です。

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「Apache Spark」って出てきたら「大量のデータを分散処理するオープンソースの分析エンジン」と思えばだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Apache Spark」＝大規模なデータ分析エンジンのプロジェクト名

💬 Sparkは英語で火花を表します。Apache Software Foundationのプロジェクトで、名称が速度や特定の性能倍率を保証するわけではありません。