Apache Spark

Product

分散ビッグデータ処理エンジン

最終更新: 2026-07-30

5 References

https://www.refbase.ai/entity/apache-spark

Knowledge Dossier

公開済みEvidenceをIdentity / Capability / Credibility / Use Case / Constraints・Current Statusの軸で機械的に集約したものです(新規の主張・推測は含みません)。

Identity

  • 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。検証待ち Apache Spark公式サイト

Capability

  • 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。検証待ち Apache Spark Overview
  • 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。検証待ち Apache Spark Cluster Mode Overview
  • 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。検証待ち Apache Spark導入形態に関する公開情報

Credibility

  • 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。検証待ち Apache Spark Becomes Top-Level Project
  • 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。検証待ち Databricks - About Apache Spark
  • 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。検証待ち Apache Spark Release History

Use Case

  • 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。検証待ち Apache Spark APIs

Constraints / Current Status

  • 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。検証待ち Apache Spark Overview

Key References

Knowledge Graph

References — 問い別の知識

データアクセス

各APIエンドポイントはJSON形式でデータを返します。生成AIのツール呼び出し・RAG連携での利用を想定しています。