Spark バッチ処理とストリーム処理の違いを徹底解説

Sparkのバッチ処理とストリーム処理は、異なるデータ処理モードです。

1. バッチ処理:

1. バッチ処理は、入力データをグループに分割して処理する静的なデータ処理方法です。
2. バッチ処理は、静的データセットをオフラインで処理したり、定期的にデータを一括処理する場合に適しています。
3. バッチ処理は、一定の時間間隔で大量のデータを処理するのに適しており、大規模なデータセットを処理するのに適しています。
4. 通常、バッチ処理は固定されたデータ処理ロジックに従って行われるため、最新データをリアルタイムで取得することはできません。

1. ストリーム処理:

1. ストリーム処理はデータの動的な処理方法であり、データストリームをリアルタイムに処理し、データが一つずつ到着するとすぐに処理することができます。
2. リアルタイムにデータを処理し、迅速な対応が必要なシーンには、ストリーム処理が適しています。例えば、リアルタイムの監視や分析などが該当します。
3. ストリーム処理は、イベント駆動型であり、リアルタイムデータに基づいて処理ロジックを動的に調整することができます。
4. データ処理においては、一般的に、データの時系列や耐障害性などを考慮する必要があり、データ処理の正確性と完全性を確保する必要があります。

概して、バッチ処理は静的データのオフライン処理に適しており、ストリーム処理は動的データのリアルタイム処理に適しています。実際の運用では、ニーズに応じて適切なデータ処理モードを選択してデータを処理することができます。