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An In Depth Look at the New Features of Apache Spark 3.5(Apache Spark 3.5の新機能についての詳細な調査)

Apache Sparkの導入と遺産

皆さん、こんにちは。Danielです。今日はApache Spark 3.5のリリースに焦点を当てています。このセッションは特に3.5に集中しますが、非常に安定したリリースであり、Apache Spark 4.0に専用の追加セッションがあります。

10年以上にわたる歴史を持つApache Sparkは、ビッグデータ処理の基盤的なプラットフォームとして確固たる地位を築き、データ管理やETL(抽出、変換、ロード)タスクを専門としています。このプラットフォームの進化は、広範なコミュニティのグローバルな協力と努力の証です。特筆すべきは、Apache Sparkが10億回以上ダウンロードされ、Stack Overflowで10万件以上の問い合わせがあり、世界中のすべての主要なLLMに認識されていることです。

本日の議論では、Apache Sparkの開発における重要なマイルストーンを振り返り、最新バージョンの3.5がデータ処理の実践をどのように洗練させているかを観察します。技術進歩の先駆者として、Apache Sparkの遺産は引き続き影響力があり、影響力があります。

Apache Spark 3.5によってもたらされた強化を探求する際に、接続されたままでいてください。この紹介が、Apache Sparkの豊かな遺産と技術的卓越への継続的な貢献について、より明確な理解を与えてくれることを願っています。

Spark Connectの向上

Apache Spark™ 3.5において最も注目すべき改良点の一つが「Spark Connect」です。まず、Spark Connectが何であるか、そしてなぜ重要なのかについて説明しましょう。

Spark Connectとは何か?

Spark ConnectはApache Sparkに導入された革新的な機能で、プログラムの実行環境をより柔軟に、そして制御しやすくするために設計されています。これは、異なるバージョンのSparkやScala、Pythonなど異なるプログラミング言語を使用するプログラムの管理と操作を容易にするために特に設計されています。

Spark Connectの重要性は?

従来、Sparkプログラムを実行する際、これらのプログラム(ScalaまたはPythonで書かれているかにかかわらず)は直接ドライバープロセスとして機能します。このセットアップは、開発の初期段階では便利ですが、システムがスケールするにつれて複数の課題が生じます。

この密接な結びつきは、クラスターのアップグレード、バージョンのシームレスな切り替え、新機能の効率的な統合が困難であり、既存の操作を中断することなく行うことが難しい歴史があります。さらに、ScalaやPythonの異なるバージョンが使用される環境では、互換性の管理がますます複雑になり、特定の設定に合わせた調整が必要になります。

強化されたSpark Connectの利点

Apache Spark 3.5で導入された強化により、Spark Connectはプログラム実行のための中央管理システムを提供するようになりました。このシステムは複数のプログラムバージョン間でのスムーズなデータ処理をサポートし、新機能の統合を簡素化します。その利点には以下のものがあります:

  • アップグレードとバージョン切り替えの容易さ: Spark Connectは、Sparkクラスターのアップグレードや異なるSparkバージョン間の切り替えに関連する複雑さを軽減します。これは、基盤となるバージョンの依存関係を抽象化し、よりスムーズな移行を可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えます。

  • 増加した柔軟性: 組織はさまざまなプログラムバージョンと言語依存関係をより効率的に管理できるようになります。この柔軟性は、更新とアップグレードが頻繁に行われるダイナミックな技術環境において重要です。

  • 効率の向上: 異なるプログラミング環境の管理を効率化することで、Spark Connectはリソースの使用と運用効率の最適化を支援します。これにより、データ処理が速くなり、運用コストが削減されます。

これらの強化は、組織がデータ処理能力をスケールし、新しい技術進歩により迅速に適応することを容易にし、大規模データ利用で競争優位を維持するのに役立ちます。

Apache Spark™ 3.5では、SQLクエリ内の識別子(テーブル名や列名など)の取り扱いが大幅に改善されました。identifierキーワードの採用により、SQLコマンド内で識別子のキーと値を外部から指定できるようになり、セキュリティと柔軟性が向上しました。

以前は、Scalaの文字列補間を通じてtableNameのような変数をSQLクエリに直接埋め込むことが一般的でした。しかし、この方法にはSQLインジェクションのようなセキュリティリスクが潜んでいました。現在では、SELECT文の部分やテーブル名を指定する際にidentifierキーワードを統合することで、識別子の使用がより明確になりました。

これらの改善により、SQLコマンドはメンテナンスが容易で理解しやすくなり、セキュリティ基準が向上しています。SQLモジュールの強化により、より堅牢で安全なデータ操作が可能になり、Apache Sparkはデータ駆動型の意思決定プロセスでより影響力のあるツールとなっています。

Apache Spark 3.5の高度なUDTF機能と多相解析

Apache Spark 3.5の目立つ向上点の一つは、ユーザー定義テーブル生成関数(UDTF)に関連しており、「多相解析」という新たに導入された機能に特に焦点を当てています。このセクションでは、この重要な進歩と実際のアプリケーションでのデータ操作に与える影響について掘り下げています。

多相解析の重要性

Sparkの以前のバージョンでは、UDTFは静的に定義されたスキーマに制限されており、出力列が予測可能で固定されていました。多相解析の導入により、このパラダイムがシフトし、UDTFが実行時の引数に基づいてそのスキーマを動的に計算できるようになります。

実装の洞察

多相解析を取り入れるために、開発者はUDTF内のanalyzeメソッドを利用します。この方法では、提供された引数の種類を評価し、提供された入力テーブルのスキーマを考慮し、存在するスカラー値を評価します。この動的評価は、機能の出力スキーマを調整し、多様なデータシナリオに対応する柔軟性と適応性を高めるのに役立ちます。

開発の利点

この革新的な機能は、データ処理に従事する開発者の活動範囲を広げます。これは、事前に定義されたデータスキーマに制約されることなく、単一の機能内で様々なデータ形式を扱うことを支援します。この能力は、データ形式が多様であったり、急速に進化する環境では特に有利です。

Apache Spark 3.5での多相解析の実装は、より動的なデータ処理フレームワークへの進歩的なステップを表しています。これにより、開発者やデータサイエンティストはさまざまなデータ処理の課題をより効果的に取り組むことができ、この最新リリースでの重要な機能となっています。

Apache Spark 3.5におけるストリーミングの改善と将来の展望

この集中セッションでは、Apache Spark 3.5におけるストリーミングに関連する重要な強化について探求しました。特に、DSP(デジタル信号処理)をPySparkと統合することと、改善されたデータフレーム比較方法の導入に重点を置きました。

データフレーム比較の強化 Apache Spark 3.5は、データフレームのより正確な比較を可能にする機能を増やしました。この機能は、セット間の微細な違いを強調し、データセットのデバッグや検証時に大きな資産となることができます。これは、大部分が同一である行内のたった一つの異なる値についてもユーザーに通知するように構造化されており、データ評価プロセスの明確さと効率を向上させます。

DSPとPySparkの統合 DSP機能をPySparkと統合することは、Apache Spark 3.5の革命的な前進です。これにより、信号処理タスクに対する豊かなアプローチが可能になり、PySparkはDSP操作を効果的に管理し、操ることができます。Python愛好家にとっては、この技術の融合は複雑なデータ処理クエリの合理化を図り、機械学習プロジェクトやビッグデータ管理タスクの能力を前進させます。

結論

「ストリーミングの改善と将来の展望」に関するセッションは、Apache Spark 3.5に組み込まれ、現在の強化点と将来に向けた可能性を広範に概観しました。改善されたデータフレーム比較とDSP統合をより深く掘り下げることで、Apache Sparkがより洗練され、理解しやすいデータ処理技術へと着実に道を築いていることが明らかになりました。これらの改善は単なる段階的なものではなく、データ処理における画期的な方法論の基盤を築いています。私たちは、ビッグデータ分析の風景をさらに革新するであろうさらなる革新を熱心に待ち望んでいます。


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