SparkとHadoopの活用シーンは何ですか？

SparkとHadoopは、それぞれ独自の用途を持つ2つのビッグデータ処理フレームワークです。

Hadoopの主な利用シーンには、次のものが含まれます：

1. Hadoopは大規模なデータセットのバッチ処理に適しており、クラスタ上で大量のデータを並列して処理できます。
2. Hadoopを使用してデータウェアハウスを構築し、構造化および非構造化データを分散ファイルシステムに保存して分析およびクエリに使用できます。
3. ログ解析：Hadoopは大量のログデータを効果的に処理し、有益な情報を抽出することができる。
4. 推薦システム：Hadoopを使用して個人向けの推薦システムを構築することができます。ユーザーの行動や好みを分析して関連製品やコンテンツを推薦します。
5. データマイニングと機械学習：Hadoopは大規模なデータマイニングや機械学習タスクを処理するための拡張可能なプラットフォームを提供しています。

Sparkの主要な利用シーンは以下の通りです：

1. Sparkのメモリー計算能力により、グラフ計算や機械学習などの反復アルゴリズムのタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
2. 流式処理：Sparkはストリーム処理をサポートしており、リアルタイムデータストリームを処理し、バッチ処理データと統合することができます。
3. スパークの迅速な計算能力を活かした交互式クエリや大規模データセットの分析に適しています。
4. Sparkは豊富なAPIとライブラリを持っており、グラフ分析やテキスト分析、レコメンドシステムなどの複雑なデータ分析が可能です。
5. スパークはリアルタイムデータストリームを処理し、低遅延のデータ処理能力を提供するため、リアルタイムデータ分析やモニタリングに適しています。

総じて、Hadoopは大規模データのバッチ処理と保存に適していますが、Sparkは反復計算、ストリーミング処理、およびリアルタイムデータ処理に適しています。