Apache sparkを導入するメリット
機械学習によるビッグデータの処理において、Apache sparkのようなオープンソースのフレームワークでアプリケーションを開発する企業のシステム開発者もいることでしょう。
Hadoopでは実現できなかったメリットも数多く存在し、その特性は現代の機械学習の現場において大きな働きをみせています。
なかでも、「データ処理」「Hadoop互換性」「リアルタイム処理」などのメリットは、社内の業務効率化に繋がります。続いて、Apache sparkを導入するメリットについて、具体的に説明します。
Hadoopとの互換性
Apache sparkの仕組みが確立して以降、分散型によるシステム開発が比較的容易となりました。
Hadoopはソースが複雑化しているだけでなく、ストレージアクセスへの不具合が生じるなどのエラーにより、業務上の非効率化が目立ちました。
Hadoopの上位互換でもあるApache sparkは、システムの互換性が強く、連携しやすいところは大きなメリットといえます。
タイムリーなデータ処理が可能
Apache sparkは、テラバイトを超えるペタバイト容量のデータも高速処理が可能です。分散型の仕組みとして、オープンソースのフレームワークによる高速処理が挙げられますが、これによりタイムリーな稼働ができるようになりました。
Apache sparkの必要性がみられるケースで即時処理が求められる場合、データマイニングや機械学習によるシステム開発によって効率よくビッグデータを処理できます。
Hadoopはデータマイニングに適していても、機械学習には不向きなデメリットもありますが、Apache sparkであればデータマイニングを機械学習によって実行できるところはメリットといえます。
Apache sparkの動作環境と取扱い方法
Apache sparkにおけるシステム開発で重要なポイントとして、動作環境やインストール手順を紹介します。
膨大な量のデータ処理が可能
Apache sparkの最大の特徴として、ビッグデータを高速処理できる分散型という仕組みを採用していることが挙げられます。
なかでも、JAVAやSQL・Pythonなどのプログラミング言語を活用したシステム開発は、オープンソース特有の透明化に優れており、より大きく発展していくには不可欠です。それでは、実際の動作環境やインストール手順についてみていきます。
動作環境
Apache sparkの操作環境については、下記のとおりです。
Windows
MacOSX
Linuxディストリビューション
互換性の兼ね合いもあり、これらOS以外のシステムは不具合を引き起こす可能性もあるため、注意が必要です。
ライセンスとサポート
Apache sparkのライセンスはバージョン2.0で、使用者はオープンソースの特性からソフトウェアの使用や頒布、修正などが可能です。
使い方の手順
Apache sparkの使い方としては、互換性のある動作環境にてインストールしなければなりません。
また、使用したいプログラミング言語をプラグインしなければならず、JavaやPythonなどのApache sparkプラットフォームを導入します。
今回は、Javaを用いたApache sparkのダウンロード手順を紹介します。
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それじゃーね！
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