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分散バッチフレームワークとしてのApache Spark

ヌラーボさんのGeeks Who Drinkで分散バッチフレームワークとしてのApache Sparkというタイトルで話させていただきました。 nulab.connpass.com

資料はこちらになります。 Apache Spark as Batch

最近、Sparkを触り始めたんですが、世の中の資料は機械学習やログ解析がほとんどで、普段作ってるようなジョブをあんまりどう書くかが議論されていません。 ただ、SparkのAPIScalaのコレクションAPI。つまり、map/reduce/filter/foreach/groupby等による普通の近代的なコレクション操作APIです。 なので、普通の業務バッチで長時間掛かってるはずやつにも適用できるはず、という観点でこの資料を作ってみました。

個人的にはSparkおよびHadoopシステムはバッチシステムとしての完成度というか作りこみが凄く、管理系の機能が豊富なのでそこまでビックなデータじゃなくても基盤として有用だと考えています。

また、今回はあまり触れてませんがJavaからもふつうに使うことが出来るので、ScalaエンジニアがいなくともJavaエンジニアだけで開発できることも大きなポイントですね。

アクティブアクティブでスケールアウトするバッチサーバを検討中なら多少オーバーヘッドがあることを加味してもありだと思いますね。 DAGの可視化と各処理の実行時間がわかるのはかなり便利だし。

ただ、新しいミドルの運用という別タスクが増えるので、このトレードオフがペイするかは要件等ですね。

ちなみに、他の発表でWebクリエイターボックスの@chibimanaさんがリモートワークについて話されてました。 リモートワークとは少し違いますが、離れた拠点と仕事することは多いので、なるほどなー、と感じることも多くてとても興味深い話しでした。

あと、LTされたKAGURAっていうソフトがかなり面白そうでした。 私も音楽センス0なので、そんな私でもそれっぽい演奏ができるんだろうか? という夢と、MIDIがつながるのでジェスチャーで色んなデバイスを触るためのUIとしても 使えるんじゃないかなー、とおもったり。というわけでbackingはしてみました。ワクワク

Geeks Who Drinkは勉強会というわけではなく、食べ飲みだべりメインでなんかあれば発表もする、というスタイルみたいですね。 これはこれで面白いので、機会があればまた行ってみたいなー、と思います。

それではHappy Hacking!

参考: