データサイエンスや機械学習の世界に足を踏み入れると、「ビッグデータ」という言葉をよく耳にしますよね。そのビッグデータを扱う上で、必ずと言っていいほど登場するのが「Hadoop（ハドゥープ）」と「Spark（スパーク）」という技術。
「名前は聞くけど、結局何が違うの？」「実際にどうやって動いているんだろう？」と、疑問に思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。特にDS検定のデータエンジニアリング分野でも、これらの知識はとても重要になってきます。
この記事では、そんなHadoopとSparkが一体どんな技術で、どう使い分けられているのかを、具体的な例を交えながら、分かりやすく解説していきますね。一緒に分散処理の仕組みを整理して、スッキリ理解しちゃいましょう！
こんな人に読んでほしい記事です！
- 「Hadoop」や「Spark」という言葉は知っているけれど、違いがよく分からない方
- ビッグデータの分散処理の仕組みについて、基礎から学びたい方
- DS検定のデータエンジニアリング分野で、HadoopやSparkについて問われるのが不安な方
- 専門用語ばかりでなく、具体的な例で理解を深めたい方
目次
そもそも「分散処理」って何？
HadoopやSparkの話をする前に、まずは「分散処理」の基本から押さえておきましょう。難しそうに聞こえますが、実はとてもシンプルな考え方なんですよ。
分散処理とは？
簡単に言えば、**1台のパソコンでは処理しきれないほど大量のデータを、複数のパソコンに「手分け」して処理してもらうこと**です。みんなで協力して作業することで、効率がぐんとアップするイメージですね。
- 例えば、100GB（ギガバイト）もの巨大なデータを、たった1台のパソコンで処理しようとすると、とっても時間がかかってしまいます。
- でも、もし10台のパソコンがあれば、それぞれに10GBずつデータを分けて処理してもらうことができますよね。そうすると、はるかに短時間で全体の処理が完了します。
このように、たくさんのパソコンが協力し合ってデータを処理する仕組みこそが、今回ご紹介するHadoopやSparkの土台となっているんです。
Hadoopとは？～ビッグデータの倉庫番～
Hadoopは、まさにビッグデータを効率的に「保存」して「処理」するための、頼れるフレームワークです。
Hadoopの主な構成要素
- **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：
データを複数のサーバーに分散して保存する、Hadoop専用のファイルシステムです。1つの大きなファイルを小さなブロックに分割して、たくさんのマシンに分けて格納するんですよ。しかも、万が一どれか1台のマシンに障害が発生してもデータが失われないように、同じデータを複数のマシンにコピー（レプリケーション）しておく賢い仕組みも備わっています。 - **MapReduce（マップリデュース）**：
分散されたデータを効率的に並列処理するためのプログラミングモデルです。基本的には、「Map（データを個々に処理し、キーと値を生成）」→「Reduce（同じキーを持つデータを集約して最終結果を出す）」という流れでデータを処理します。
具体例：ECサイトのアクセスログ解析
例えば、あなたが運営するECサイトに、毎日膨大な量のアクセスログ（誰がいつ、どの商品を見たか、購入したか、などの記録）が蓄積されているとします。このログデータの中から、**「最も売れた商品を特定したい」**という時、Hadoopが活躍します。
- まず、ECサイトのログデータをHDFSに保存します。データは自動的に複数のマシンに分散され、安全に保管されます。
- 次に、MapReduceの「Map処理」で、それぞれのログから「商品ごとの売上」を個別にカウントしていきます。これは複数のマシンで並行して行われます。
- そして、「Reduce処理」で、同じ商品IDの売上データを全て集約し、商品の「合計売上」を計算します。最終的に、売上ランキングが作成されるイメージですね。
このように、Hadoopは大量のデータを分散して処理し、必要な情報を効率的に抽出するのにとても向いています。
Sparkとは？～高速データ分析の立役者～
「Hadoopでも十分すごいのに、なぜSparkが開発されたの？」そう疑問に思う方もいるかもしれませんね。Sparkは、Hadoop（特にMapReduce）の「ここがもう少しこうだったら…」という点を補う形で開発された、より進化した分散処理フレームワークなんです。
Hadoopとの違いを比較！
では、HadoopとSparkの主な違いを見ていきましょう。この比較は、DS検定でもよく問われるポイントなので、しっかり押さえてくださいね。
| 項目 | Hadoop (MapReduce) | Spark |
|---|---|---|
| 処理方式 | ディスクベース（処理が遅め） | メモリベース（処理が高速！） |
| 主な用途 | バッチ処理（大量データの一括処理） | ストリーム処理（リアルタイム分析） |
| 使いやすさ | MapReduceの複雑な記述が必要 | SQLやPythonなどでも記述可能で扱いやすい |
| 速度 | 遅め（ディスクへのアクセスが多いため） | 高速（メモリ上で計算が完結するため） |
一番大きな違いは、**処理を行う場所**です。HadoopのMapReduceがデータを一旦ディスクに書き込みながら処理を進めるため時間がかかるのに対し、Sparkはほとんどの計算を「メモリ上」で行うため、驚くほど高速なんです。まるで、遅いHDDと速いSSDくらいの違いがあるイメージですね。
また、SparkはPythonやSQLなど、より多くのプログラミング言語でデータ処理ができるため、開発者にとって「使いやすい」というメリットもあります。
具体例：SNSのリアルタイムトレンド分析
Sparkの高速性が特に活かされるのは、リアルタイム性が求められる処理です。
例えば、**「SNSの投稿データをリアルタイムで解析し、今話題のトレンドワードを分析したい」**といったケースを考えてみましょう。
- X（旧Twitter）などのストリームデータをSparkがリアルタイムで取得します。
- 取得したツイートの内容を高速で解析し、特定のキーワードがどれくらいの頻度で出現しているかを瞬時にカウントします。
- その結果をダッシュボードにリアルタイムで表示し、刻一刻と変化するトレンドを分析できるようになります。
このように、SparkはHadoopよりも「今、この瞬間のデータ」を素早く処理し、結果を出すのに非常に長けています。
HadoopとSpark、どう使い分ける？まとめ
HadoopとSparkは、それぞれ得意なことが違います。どちらを選ぶべきかは、あなたが「どんなデータを」「どのように」処理したいかによって変わってきます。
- **大量のデータをじっくり分析したい場合（バッチ処理）**
膨大なログデータの集計や、数年分の顧客データの分析など、時間をかけても良いから大量のデータをしっかり処理したい場合は、Hadoopが適しています。まさに「データの倉庫番」として、安定したデータ基盤を構築するのに役立ちます。 - **リアルタイムにデータを高速処理したい場合（ストリーム処理）**
SNSのトレンド分析、不正検知、株価のリアルタイム変動分析など、刻一刻と変化するデータを素早く分析してアクションを起こしたい場合は、Sparkが力を発揮します。
さいごに
今回は、ビッグデータの分散処理技術である「Hadoop」と「Spark」について解説しました。それぞれの特徴と違い、そして得意なことや使い分けのポイントが理解できたでしょうか。
Hadoopは大量データの「バッチ処理」向き、Sparkはインメモリ処理による「リアルタイム分析」向き、という大きな違いを覚えておけば、DS検定のデータエンジニアリング分野もきっと乗り越えられます。
どちらの技術も、現代のビッグデータ活用には欠かせない大切なツールです。今回の記事が、あなたの学習の一助となれば嬉しいです！
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