{"ok":true,"entity":{"id":"apache-spark","name":"Apache Spark","entityType":"product","officialName":"Apache Spark","canonicalName":"Apache Spark","displayName":"Apache Spark","category":"分散ビッグデータ処理エンジン","shortDescription":"大規模データ処理の基盤となる分散処理エンジン。2009年にUCバークレーAMPLabで生まれ、2013年にApache Software Foundationへ寄贈、2014年2月にトップレベルプロジェクトへ昇格した。Databricks公式サイトによれば、Databricksの創業者らはAMPLab在籍時にSparkを開発した経緯を持つ。","primaryCluster":"data-platform","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":"https://spark.apache.org","updatedAt":"2026-07-30T17:46:11.166Z","secondaryClusters":[],"alias":["Spark"],"searchKeywords":["ビッグデータ処理","分散コンピューティング","UC Berkeley AMPLab","Apache Software Foundation"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"apache-spark","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-apache-spark-P01-001","promptText":"Apache Sparkとはどのようなプロジェクトですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Apache Sparkは大規模データ処理の基盤となる分散処理エンジンであり、2009年にUCバークレーAMPLabで開発が始まり、2013年にApache Software Foundationへ寄贈、2014年2月にトップレベルプロジェクトへ昇格した。","evidencePoints":["apache-spark-ev-001","apache-spark-ev-002"],"scope":"ASFトップレベルプロジェクトとしてのApache Sparkの成り立ちと位置づけを対象とする。","differentiation":"学術機関発の技術がASFへ寄贈されコミュニティ主導で発展してきた成り立ちが特徴である。","faq":[{"question":"Apache Sparkはいつトップレベルプロジェクトになりましたか？","answer":"2013年にApache Software Foundationへ寄贈され、2014年2月にトップレベルプロジェクトへ昇格しました。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-spark/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"apache-spark-ev-001","text":"Apache Sparkは大規模データ処理の基盤となる分散処理エンジンであり、2009年にUCバークレーAMPLabで開発が始まった。","title":"Apache Spark公式サイト","coverageType":["Identity"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://spark.apache.org/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-spark"},{"id":"apache-spark-ev-002","text":"Apache Sparkは2013年にApache Software Foundationへ寄贈され、2014年2月にトップレベルプロジェクトへ昇格した。","title":"Apache Spark Becomes Top-Level 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SparkはDatabricksが所有していますか？","answer":"いいえ、SparkプロジェクトはApache Software Foundationが管理しています。Databricksの創業者らはAMPLab在籍時にSparkを開発した経緯を持ちますが、プロジェクト自体はASF管理下にあります。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-spark/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"apache-spark-ev-003","text":"Databricks公式サイトの「About Spark」ページでは、Databricksの創業者らがUCバークレーAMPLab在籍時にApache Sparkを開発した経緯が説明されている。","title":"Databricks - About Apache Spark","coverageType":["Credibility"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.databricks.com/spark/about","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-spark"},{"id":"apache-spark-ev-006","text":"Apache SparkはASFのコミュニティ主導ガバナンスの下、継続的なメジャーバージョンアップとエコシステム拡張を重ねている。","title":"Apache Spark Release History","coverageType":["Credibility"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://spark.apache.org/releases/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-spark"}],"generatedAt":"2026-07-30T17:46:11.166Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"apache-spark","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-apache-spark-P04-001","promptText":"大規模データのバッチ処理と機械学習を同一基盤で行いたい場合、Apache Sparkはどう役立ちますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"Sparkはインメモリ処理を活用したバッチ処理・ストリーム処理・機械学習・グラフ処理を統合的にサポートする分散処理エンジンとして設計されている。SQL、Python(PySpark)、Scala、Javaなど複数言語のAPIを提供し、多様なワークロードに対応する。","evidencePoints":["apache-spark-ev-004","apache-spark-ev-005"],"scope":"バッチ処理・ストリーム処理・機械学習を統一基盤で扱いたい場合の課題に対するApache Sparkの役割を対象とする。","differentiation":"複数のワークロードタイプを単一のエンジンで統合的にサポートする点が、用途特化型のツールとの違いとなる。","faq":[{"question":"Apache Sparkはどの言語で利用できますか？","answer":"SQL、Python(PySpark)、Scala、Javaなど複数言語のAPIが提供されています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-spark/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"apache-spark-ev-004","text":"Sparkはインメモリ処理を活用したバッチ処理・ストリーム処理・機械学習・グラフ処理を統合的にサポートする分散処理エンジンとして設計されている。","title":"Apache Spark Overview","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://spark.apache.org/docs/latest/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-spark"},{"id":"apache-spark-ev-005","text":"SparkはSQL、Python(PySpark)、Scala、Javaなど複数言語のAPIを提供し、多様なビッグデータ処理ワークロードで利用されている。","title":"Apache Spark 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Sparkの耐障害性はどのように実現されていますか？","answer":"大規模クラスタ上でのデータシャッフルと耐障害性のあるタスク再実行の仕組みにより、高いスケーラビリティと信頼性を実現しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-spark/P-06-001","sourceEvidence":[{"id":"apache-spark-ev-006","text":"Apache SparkはASFのコミュニティ主導ガバナンスの下、継続的なメジャーバージョンアップとエコシステム拡張を重ねている。","title":"Apache Spark Release History","coverageType":["Credibility"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://spark.apache.org/releases/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-spark"},{"id":"apache-spark-ev-007","text":"Sparkの分散実行エンジンは、大規模クラスタ上でのデータシャッフルと耐障害性のあるタスク再実行を通じて高いスケーラビリティを実現している。","title":"Apache Spark Cluster Mode 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(batch/streaming/ML) and organizational history, so this is a genuinely new deployment-focused fact.具体的には「Apache Spark currently officially supports three cluster managers for deployment: its own built-in Standalone cluster manager, Hadoop YARN, and Kubernetes; Apache Mesos, which was historically supported, is not listed among the currently supported cluster managers on this documentation page.」といった記載が確認できます。限界として、提供形態の詳細（対応地域・対応バージョン等）はこのSourceからは確認できません。 This reflects the current ('latest') version of the documentation; it does not state exactly when Mesos support was removed, and does not cover cloud-vendor-managed Spark offerings (e.g. Databricks, AWS EMR, Google Dataproc) which layer on top of these underlying cluster managers.Current Statusとして、2026年08月23日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。","evidencePoints":["apache-spark-ev-c1n18-p-01-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-spark/P-01-002","sourceEvidence":[{"id":"apache-spark-ev-c1n18-p-01-002","text":"Apache Spark公式のofficial product documentation page ('Cluster Mode Overview')（https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html）は、Apache Sparkの導入形態に関する一次情報である。None of the existing References describe how/where Spark actually runs in production (deployment/cluster-manager options); existing content stays at the level of processing paradigms (batch/streaming/ML) and organizational history, so this is a genuinely new deployment-focused fact.具体的には「Apache Spark currently officially supports three cluster managers for deployment: its own built-in Standalone cluster manager, Hadoop YARN, and Kubernetes; Apache Mesos, which was historically supported, is not listed among the currently supported cluster managers on this documentation page.」といった記載がある。ただし、提供形態の詳細（対応地域・対応バージョン等）はこのSourceからは確認できません。 This reflects the current ('latest') version of the documentation; it does not state exactly when Mesos support was removed, and does not cover cloud-vendor-managed Spark offerings (e.g. Databricks, AWS EMR, Google Dataproc) which layer on top of these underlying cluster managers.2026年08月23日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"Apache Spark導入形態に関する公開情報","coverageType":["Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-01"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"apache-spark"}],"generatedAt":"2026-08-23T16:03:32.991Z","evidenceIds":["apache-spark-ev-c1n18-p-01-002"]}]}