Databricks Connect Powered by Spark Connect: Develop and Debug Spark From Any Developer Tool (Spark Connect を利用した Databricks Connect: あらゆる開発者ツールから Spark を開発およびデバッグ)

はじめに

GLB事業部Global Engineering部ヨハンです。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している金丸の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

今回は、先日開催された講演「Databricks Connect Powered by Spark Connect: Develop and Debug Spark From Any Developer Tool」についてお伝えします。この講演では、DatabricksのプロダクトマネージャーであるStefaniaと共同発表者のMonica Roachが、開発者がどのようにSparkを構築、デバッグ、統合できるかを紹介することを目的としています。ターゲット視聴者は、データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの皆さんです。本ブログは全1部構成で、今回が第1部となります。それでは、さっそく講演の内容を見ていきましょう！

Databricks Connectの紹介と利用状況

Databricks Connectは、開発者がDatabricksクラウドをどこでも構築できるツールであり、実践的なテストが可能で、クラスター近くでワークロードを開発できるという特徴があります。しかし、Databricks ConnectとSparkアーキテクチャには問題があり、Cコード以外の言語からSparkとやり取りするのが難しいという課題がありました。

Databricks Connectの特徴

Databricks Connectは、以下のような特徴を持っています。

開発者がDatabricksクラウドをどこでも構築できる
実践的なテストが可能
クラスター近くでワークロードを開発できる

これにより、開発者は自分の好みの開発環境でSparkを構築、デバッグ、統合することができます。

Databricks ConnectとSparkアーキテクチャの問題点

しかし、Databricks ConnectとSparkアーキテクチャには以下のような問題点があります。

Cコード以外の言語からSparkとやり取りするのが難しい
言語間のデータ変換が複雑である
パフォーマンスが低下する可能性がある

これらの問題点を解決するために、Databricks Connect Powered by Spark Connectが開発されました。

Databricks Connect Powered by Spark Connectの概要

Databricks Connect Powered by Spark Connectは、以下のような特徴を持っています。

どの開発ツールからでもSparkを構築、デバッグ、統合できる
言語間のデータ変換が簡単になる
パフォーマンスが向上する

これにより、開発者はさらに効率的にSparkを利用することができるようになります。

Spark Connectによる改善とDatabricks Connectの新バージョン

先日開催された講演では、Databricks Connect Powered by Spark Connectについての興味深い話題が取り上げられました。開発者がどのようにSparkを構築、デバッグ、統合できるかを紹介することを目的としたこの講演では、Spark Connectがもたらす改善点やDatabricks Connectの新バージョンについて詳しく説明されました。

Spark Connectの登場とその意義

Spark Connectが発表されたことで、Sparkアーキテクチャが単一のクライアントとサーバーに分解され、間に適切に設計されたプロトコルが導入されました。これにより、以下のようなメリットが生まれました。

クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離されることで、開発者にとってより良い経験が提供される。
開発者は、自分が使い慣れた開発ツールを使用してSparkを構築、デバッグ、統合できるようになる。
Sparkのパフォーマンスが向上し、より効率的なデータ処理が可能になる。

Databricks Connectの新バージョンとその特徴

Databricks Connectは現在、Spark Connectに基づいて構築されており、クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離されているため、開発者にとってより良い経験が提供されます。新バージョンのDatabricks Connectの特徴は以下の通りです。

あらゆる開発ツールからSparkを利用できるようになり、開発者は自分が使い慣れたツールでSparkを構築、デバッグ、統合できる。
クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離されているため、開発者はローカル環境でコードを書き、リモート環境で実行することができる。
デバッグが容易になり、開発者はリアルタイムでコードの実行状況を確認しながらデバッグを行うことができる。

TypeScriptを含むアプリケーションへのSparkの組み込み方法

この講演では、TypeScriptを含むアプリケーションにSparkを組み込む方法について説明されました。特に、Databricks Connectの新しいバージョンについて詳しく説明され、クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離され、IDEやデータアプリケーションでクライアントを使用できることが紹介されました。

Databricks Connectの新しいバージョン

Databricks Connectは、Apache Sparkを使用したデータ処理を簡単に行うことができるツールです。新しいバージョンでは、以下のような特徴があります。

クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離されている
IDEやデータアプリケーションでクライアントを使用できる
TypeScriptを含むアプリケーションにも対応している

これにより、開発者は自分の好みの開発環境でSparkを構築、デバッグ、統合することができます。

クライアントとサーバーのアーキテクチャの分離

Databricks Connectの新しいバージョンでは、クライアントとサーバーのアーキテクチャが分離されています。これにより、以下のようなメリットがあります。

クライアント側での開発が容易になる
サーバー側でのリソース管理が効率的になる
クライアントとサーバー間の通信が最適化される

開発者は、クライアント側での開発に集中することができ、サーバー側でのリソース管理や通信の最適化については、Databricks Connectが自動的に行ってくれます。

IDEやデータアプリケーションでのクライアントの使用

Databricks Connectの新しいバージョンでは、IDEやデータアプリケーションでクライアントを使用することができます。これにより、以下のようなメリットがあります。

開発者が慣れ親しんだ開発環境でSparkを使用できる
データアプリケーションとSparkの統合が容易になる
デバッグやテストが効率的に行える

開発者は、自分の好みの開発環境でSparkを構築、デバッグ、統合することができ、データアプリケーションとの連携もスムーズに行えます。

TypeScriptを含むアプリケーションへのSparkの組み込み

Databricks Connectの新しいバージョンでは、TypeScriptを含むアプリケーションにも対応しています。これにより、以下のようなメリットがあります。

TypeScriptの型安全性を活用した開発が可能になる
JavaScriptとの互換性が保たれる
現代的なフロントエンド開発に対応できる

開発者は、TypeScriptを使用したアプリケーション開発においても、Sparkを簡単に組み込むことができます。

まとめ

今回の講演では、Databricks Connectの紹介や利用状況、Spark Connectによる改善点やDatabricks Connectの新バージョン、TypeScriptを含むアプリケーションへのSparkの組み込み方法など、非常に興味深い内容が紹介されました。これらの情報を活用することで、開発者はより効率的にSparkを利用し、データ処理や分析の効率を向上させることができるでしょう。今後も、このような技術の進化に注目していきたいと思います。