Sparkのフリーランス案件・求人

■Sparkとは Sparkとは、大規模データ処理のためのオープンソースのクラスタコンピューティングフレームワークで、Hadoop MapReduceよりも高速で汎用的な分散処理を実現します。Sparkはバッチ処理、ストリーム処理、インタラクティブクエリ、機械学習などの様々なワークロードに対応しています。 Sparkの特徴として、メモリ内での高速な処理が可能なこと、Resilient Distributed Dataset（RDD）による耐障害性とデータ不変性を持つこと、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphXなどの豊富なライブラリを持つこと、Scala、Java、Python、Rから利用可能なこと、YARN、Mesos、Kubernetesなどの様々なクラスタマネージャ上で動作すること、データソースとしてHDFS、Cassandra、HBase、S3などに対応していることなどが挙げられます。 Sparkができる開発はビッグデータのバッチ処理、リアルタイムデータ処理、大規模データ分析、機械学習モデルの構築とスコアリング、グラフ分析、ETL処理、データウェアハウジングなどと幅広いです。 Sparkを活用している世界的サービスやプロダクトは、Amazon、eBay、Yahoo!、NASA、Alibaba、Tencent、Amazonなどの大企業や、データ分析プラットフォームのDatabricks、ビッグデータ分析基盤のCloudera、ストリーム処理基盤のConfluent Platformなどで採用されています。また、Sparkはデータサイエンスやデータエンジニアリングの分野で必須のスキルとなりつつあり、多くの企業や組織でデータ活用の中心的な役割を果たしています。 ■Sparkを活用するメリット この章ではSparkを活用するメリットについて説明します。 Sparkを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・大規模データの分散処理を高速に行える ・MapReduceよりも高水準のAPIによる開発生産性の向上が見込める ・機械学習ライブラリMLlibによる大規模データの予測分析が可能 ・リアルタイムストリーム処理への対応により多様な処理要件に対応できる ・SQLライクなクエリ言語SparkSQLにより既存スキルの活用が可能 ・PythonやR言語との連携によりデータサイエンス業務との親和性が高い ・クラウドのマネージドサービスで容易に利用可能 Sparkは大規模データ処理基盤、データレイク構築、機械学習基盤など様々なビッグデータ関連業務で利用されており、フリーランス求人・案件数も増加傾向にあります。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■Sparkを活用するデメリット この章ではSparkを活用するデメリットについて説明します。 Sparkを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・大量リソースを必要とするためインフラコストが高くなる ・多数のクラスタノードを適切に設定・管理する運用負荷が高い ・デバッグやトラブルシューティングが難しい面がある ・安定性や互換性に関する情報が少なく判断が難しい Sparkはメリットが多いですが、インフラコストや運用管理の難しさなど注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 Spark習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはSparkを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。