Spark API とは何ですか?
RDD、データフレーム、データセットの3つのインターフェースにより、開発者は複数の言語にまたがる分散データを最適化されたパフォーマンスで処理できます。
によって Databricks Staff による投稿
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- RDDは、関数型変換を用いた非構造化データ処理のための低レベル制御を提供します。一方、DataFrameは、SQLのような操作のためにデータを名前付き列に整理します。
- Datasetは、RDDの型安全性とDataFrameの最適化を組み合わせ、コンパイル時のエラーチェックとCatalystオプティマイザーの活用による実行効率の向上を実現します。
- Spark 2.0以降では、DataFrameとDatasetを単一の高レベルAPIに統合することで、開発を簡素化するとともに、Python、Scala、Java、R全体で優れたパフォーマンスを実現します。
Sparkには、DataFrame、Dataset、RDDの3つのAPIがあります。
レジリエントな分散データセット（RDD）とは
レジリエントな分散データセット(RDD)は、分散コンピューティングを用いたレコードコレクションです。フォールトトレラントで不変な性質を有しています。RDDは、低レベルAPIとの並列操作が可能で、遅延機能によりSparkの操作を迅速化します。また、RDDは2つの操作をサポートしています。
- トランスフォーメーション：別の RDD を返す遅延操作（map()、flatmap()、filter()など）。この RDD はアクションが実行されない限り計算されません。
- アクション：計算をトリガーし、結果を返す操作（count()、top()、saveToFile() など）
RDDのデメリット
RDDを使用する場合、それぞれのRDDを最適化する必要があります。さらに、DatasetやDataFrameとは異なり、RDDは取り込まれたデータのスキーマを推論しないため、スキーマの指定が必要になります。
DataFrameとは
DataFrameとは、名前つき列の下にある行の分散コレクションです。簡単に言うと、列見出しのあるエクセルシートのようなもので、リレーショナルデータベースのテーブルやRまたはPythonのDataFrameに相当します。DataFrameには、RDDとの共通点が3つあります。
- 不変性：DataFrameの作成は可能ですが、作成後の変更はできません。RDDと同様、変換のみが可能です。
- 遅延評価：アクションがトリガーされるまでタスクは実行されません。
- 分散型：DataFrameはRDDと同様、分散型です。
DataFrameの作成方法
SparkにおけるDataFrameの作成方法は、いくつかあります。
- 異なるデータフォーマットの使用（JSON, CSV, RDBMS, XML, Parquetからデータを読み込むなど）
- 既存のRDDからデータを読み込む
- プログラムでスキーマを指定する
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DataFramesのデメリット
DataFrame APIの最大のデメリットは、コンパイル時間を安全にサポートしていないことです。そのため、データ構造が不明な場合に、ユーザーは制限を受けることになります。
Datasetとは
Datasetとは、リレーショナルスキーマにマップされた、型付きで、不変のオブジェクトのコレクションです。Datasetは、JVMオブジェクトを使用して作成し、複雑な関数変換を用いて操作することが可能です。Datasetは、2つの方法で作成できます。
- 動的に作成する
- SparkSessionを使用して、JSONファイルから読み込む
DataSetsのデメリット
Datasetの主なデメリットは、文字列への型キャストが必要なことです。
FAQ
1. Spark APIにはどのような種類がありますか？
Spark APIには、RDD・DataFrame・Datasetの3種類があり、抽象度と用途が異なります。
2. Spark APIで最も一般的に使われるのはどれですか？
現在は、最適化やSQL連携に優れるSpark API（DataFrame）が最も広く利用されています。
3. Spark APIでRDDを使う場面はありますか？
低レベルな制御やカスタム処理が必要な場合には、Spark APIのRDDが有効です。
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