はじめに
GLB事業部Lakehouse部の陳（チェン）です。サンフランシスコで開催されているData + AI SUMMIT2023（DAIS2023）に参加している儀保の報告をもとに、「Best Practices for Running Efficient Apache Spark™ Workloads on Databricks（Databricksで効率的なApacheSpark™ワークロードを実行するためのベストプラクティス）」という講演の概要をご紹介します。
Databricksを活用した効率的なApache Sparkワークロード実行のベストプラクティス
本講演では、Databricksを使用した効率的なApache Sparkワークロードの実行方法について解説がありました。エンジニアリングチームがビジネスを前進させ、素晴らしい機能を提供するために有限のリソースに集中できるようにすることを目的としています。 講演の対象者は、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、ビジネスアナリストです。
Databricksプラットフォームの概要
Databricksプラットフォームは、データ管理に関連する懸念を軽減し、複数のプラットフォームを縫い合わせる必要がないという点が特徴です。セキュリティとガバナンスに重点を置いた環境を提供しており、構造化、半構造化、非構造化データを一元管理できるため、データの取り扱いが容易になります。また、データのアクセス制御や監査が容易に行えるため、企業のデータ管理ポリシーにも対応できます。
開発者の生産性向上とツールを活用したDatabricksでのApache Sparkワークロードの効率化
Databricksは、ノートブック、IDE、APIなどの好みに応じて開発者をサポートし、生産性を向上させる機能を提供しています。Databricks ConnectやDatabricks Asset Bundlesなどのツールを使用して、コードの開発やデバッグ、データフレームAPIを通じたクラスタとの連携が可能です。これらのツールを活用することで、開発者は効率的に作業を進めることができます。
データ製品の作成とデプロイメント: Databricksを活用した効率的なApache Sparkワークロード実行のベストプラクティス
Databricksでは、WebQL形式でリソースを作成し、YAMLファイルでDatabricks特有の方法でモデル化できます。これにより、データ製品の開発とデプロイメントが容易になります。具体的には、以下のような手順でリソースを作成・実行できます。 1. WebQL形式でリソースを作成 2. YAMLファイルでリソースをモデル化 3. モデル化したリソースを実行 この方法でリソースを作成・実行することで、継続的インテグレーションワークフローに統合しやすくなります。
データ最適化とアーキテクチャ改善の方法
データ最適化の方法として、インデックスの作成、最適化サービスの利用、ポイントルックアップを高速化するアルゴリズムの活用が紹介されました。また、アップデートやマージのプロセスの改善には、Love Shuffle Mergeや削除ベクターが紹介されました。これらの手法を活用することで、データの管理やApache Sparkワークロードの実行が効率的になります。
まとめ
Databricksを使用した効率的なApache Sparkワークロードの実行のベストプラクティスを学ぶことで、エンジニアリングチームは有限のリソースに集中し、ビジネスを前進させることができます。データ最適化やアーキテクチャ改善の手法を活用し、開発者の生産性向上とツールの活用を意識することで、より効率的なデータ製品の開発が可能になると期待されます。
おわりに
現地でのDAIS2023に参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容をご紹介しました。 セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
