Apache Sparkは、大量データを分散環境で高速に処理するための分散処理エンジンです。HadoopのMapReduceより柔軟で、メモリを活かした処理や対話的な分析に向く設計になっています。ETLや集計だけでなく、機械学習やストリーミング処理まで同じ基盤で扱える点が強みでしょう。
実務では、DataFrameやSpark SQLで変換・集計を組み立て、バッチ処理とストリーミング処理を同じ考え方で実装できます。クラスタ上ではYARNやKubernetesなどの実行基盤と組み合わせ、スケールさせながら処理を回す形が一般的です。ジョブの途中結果を永続化するか、どこまで再計算に任せるかで、障害時の復旧手順も変わってきます。
運用でつまずきやすいのは、シャッフルやパーティションの偏りで処理が急に遅くなり、コストとレイテンシが跳ねるケースです。データ量の増加やスキーマ変更に備えて、リソース設定、再処理の手順、監視指標を最初から用意しておく必要があります。小さなファイルの増殖やスキューの兆候を早めに検知できると、Spark基盤は安定しやすいでしょう。
