Apache Sparkは、大規模データの処理と分析に革命をもたらした分散処理フレームワークです。バッチ処理やストリーミング処理、機械学習、グラフ解析など、幅広い用途に対応できる柔軟性を持つSparkですが、その性能を最大限に引き出すためには、設計や実装、運用の段階で多くのポイントに注意する必要があります。本記事では、Sparkを用いた分散データ処理のベストプラクティスを、具体的な方法や設定例を交えながら解説していきます。 1. クラスタ設計と構成の最適化 1.1 クラスタマネージャの選択 Sparkは、 ...