Apache SparkとDask DataFramesの比較メモリ使用量、パフォーマンス、実行方法に関する考察

Claude Paugh
8月18日
読了時間: 8分

ビッグデータを扱う際には、適切なツールの有無が大きな違いを生みます。Apache SparkとDaskは、大規模データセットの扱いを支援する人気のフレームワークです。どちらも複雑なデータ操作のための強力なDataFrame抽象化を提供していますが、それぞれ長所と短所が異なります。この記事では、ニーズに最適なフレームワークを選ぶための洞察を提供します。

メモリ消費量

Apache Spark と Dask のどちらを選択するかは、メモリ消費量が重要になります。

Apache Sparkは、分散コンピューティングモデルを通じて複数のマシンにまたがる大規模データを処理するように構築されています。つまり、1テラバイト（TB）のメモリを占有するデータセットがある場合でも、Sparkはそれを複数のノードに分割することで効率的に管理できます。

しかし、これには代償が伴います。Sparkは、特に大規模なDataFrameを処理する際に、大量のメモリを消費します。実際、調査によると、Sparkはオーバーヘッドの影響で、一部の小規模なデータツールと比較して最大50%多くのメモリを消費する可能性があることが示されています。

対照的に、Daskはデータがメモリに収まる環境で真価を発揮します。Dask DataFramesはPandasをベースに構築されているため、より軽量です。例えば、Daskは100ギガバイト（GB）のデータセットを1台のマシンで容易に処理し、Sparkの複雑なオーバーヘッドを回避しながらメモリ使用量を最小限に抑えることができます。データがスケールアップしても、Daskはワークロードを分散できますが、効率化のためにより多くのリソースが必要になる場合があります。

まとめると、単一のマシンで処理できる範囲を超える大規模なデータセットを扱う場合は、Sparkが最適な選択肢となるでしょう。小規模または中規模のデータセットの場合は、メモリ効率に優れたDaskが堅実な選択肢となります。

パフォーマンス

多くの場合、パフォーマンスはこれら 2 つのフレームワークのどちらを選択するかの決定に影響します。

Apache Sparkは、その高速処理能力で知られています。インメモリコンピューティングにより、ディスクベースのシステムと比較して大規模なデータセットを迅速に処理できます。例えば、パフォーマンスベンチマークでは、メモリを使用した場合、ディスクから処理する場合と比較して最大100倍高速にデータを処理できることが示されています。SparkのCatalystオプティマイザーは、実行プランを最適化することでさらに高速化を図り、グループ化や結合操作などの複雑なタスクにおいてSparkを特に効率的に実行します。

Daskは優れた性能を備えていますが、高負荷時にはSparkほどのパフォーマンスを発揮しない可能性があります。Daskの速度はNumPyやPandasなどのライブラリに大きく依存しています。並列処理を実行する場合、Daskは優れたパフォーマンスを発揮しますが、大規模なデータ移動を伴う処理ではSparkに遅れをとる可能性があります。使用しているPythonのバージョンによっては、DaskはGIL（Global Interpreter Lock）によって制限される可能性があります。

結論として、大規模データセットのパフォーマンスを重視する場合、Apache Sparkが優位に立つ可能性が高いでしょう。ただし、小規模なタスクやそれほど複雑でないタスクであれば、Daskでも十分なパフォーマンスを発揮します。

実行方法

これらのフレームワークがタスクを実行する方法は、ユーザーエクスペリエンスに大きな影響を与えます。

Apache Sparkは遅延評価モデルを採用しています。つまり、DataFrameに対する操作は、`count()`や`write()`などのアクションコマンドが呼び出されるまで有効になりません。例えば、DataFrame内のエントリ数をカウントしたい場合、Sparkは`count()`が実行されるまで待機することで、全体的な処理時間を最適化します。

Daskも同様の遅延評価戦略を採用していますが、より柔軟性に優れています。ユーザーは、様々な計算を表すタスクグラフを作成し、ローカルまたは分散環境で並列実行することができます。この柔軟性は、多数のステップや関数を含む複雑なワークフローにおいて特に役立ちます。

本質的には、どちらのフレームワークも遅延評価を使用しますが、Dask のタスクグラフモデルは汎用性を高め、より幅広いアプリケーションに対応します。

並列化

どちらのフレームワークも並列化に優れていますが、その方法は異なります。

Apache Sparkの分散コンピューティングモデルは、データを分割し、複数のノードを活用することで、大規模なデータセットを効率的に処理します。例えば、10TBのデータセットがある場合、Sparkはそれを100個のチャンクに分割し、それぞれを異なるノードに分散させることで、大幅な速度向上を実現します。レポートによると、Sparkはデータを並列処理できるため、適切な構成では実行時間を最大80%短縮できます。

Daskは並列化もサポートしていますが、より細かいスケールで実行できます。マルチコアプロセッサのメリットを活かし、単一マシン上でタスクを並列化できます。例えば、ノートパソコンで50GBのデータセットの分析を実行する場合、Daskは分散システムを必要とせずにすべてのコアを効果的に活用し、処理速度を向上させることができます。そのため、クラスター環境を持たないユーザーにとって、Daskは優れた選択肢となります。

まとめると、大規模なデータセットがあり、分散リソースにアクセスできる場合はSparkの方が優れています。しかし、小規模なデータセットやローカル処理の場合は、Daskがマシンのリソースを活用して効果的に機能します。

パーティショニング

効果的なパーティショニングは、両方のフレームワークにおけるデータの分散と処理効率に影響します。

Apache Sparkは、DataFrameに読み込まれたデータを自動的にパーティション分割します。例えば、100万行のDataFrameを読み込む場合、Sparkはそれを200個のパーティションに分割する可能性があります。この最適化されたパーティション分割により、操作中のデータ移動が最小限に抑えられ、パフォーマンスが向上します。これは、集計や結合を含むタスクにおいて特に重要です。

Daskはパーティション分割オプションも提供しており、ユーザーはDask DataFrameを作成する際にパーティションサイズを定義できます。処理中にデータを再パーティション化するアプローチは柔軟性を高め、ワークフローのニーズに合わせた調整を可能にします。Daskのパーティション分割技術は、データフレームのデータフレームとも呼ばれています。

全体的に、どちらのフレームワークもパーティション分割を適切に処理しますが、プロセスの途中でパーティション戦略を変更する必要があるユーザーにとっては、Dask の柔軟性が有利になる可能性があります。

インデックス作成

インデックス作成は、両方のフレームワークのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

Apache SparkはPandasのような従来のインデックスをサポートしておらず、データアクセスにはパーティション分割とソート技術を採用しています。これは効率的ではありますが、フィルタリングなど、データへの迅速なアクセスを必要とする特定の操作には適さない可能性があります。

逆に、DASKではDASK DataFrameにインデックスを設定できます。この機能はPandasの動作を模倣しており、フィルタリングや結合タスクのパフォーマンスを向上させることができます。例えば、50万行のDataFrameにインデックスを設定すると、検索時間が70%以上高速化されます。

要約すると、インデックス作成が業務に不可欠な場合、従来のインデックス作成をサポートしている Dask の方がより適切な選択肢となる可能性があります。

集約

集計はデータ処理における標準的な操作であり、どちらのフレームワークも堅牢な機能を提供します。

Sparkは、DataFrame向けに設計された豊富な集計関数を備えており、複雑な分析タスクを効率的に処理するのに最適です。並列集計機能により、特に大規模なデータセットで威力を発揮します。例えば、多くのユーザーから、Sparkは従来のシングルスレッド処理に比べて5～10倍高速に分散形式でデータを集計できるという報告があります。

Daskは集計関数も提供しており、単純な集計であれば優れたパフォーマンスを発揮します。ただし、より複雑なタスクでは、基盤となるライブラリの制約により、Sparkと同等の速度を実現できない可能性があります。

つまり、大規模な集計が必要な場合は、Spark が最適な選択肢です。しかし、よりシンプルなタスクであれば、Dask でも十分なパフォーマンスが得られます。

ファイル操作

データを効率的に読み書きすることは、あらゆるデータ処理ツールにとって不可欠です。

Apache Sparkは、CSV、Parquet、Avroなど、様々なファイル形式を効率的に処理できます。クラスター全体での並列処理機能により、SparkはファイルI/O操作を最適化し、HDFSやS3などのデータソースとシームレスに連携できます。これにより、データセットの取り込みと出力が高速化され、リアルタイムアプリケーションに不可欠な要素となります。

DaskはCSVやParquetといった複数のファイル形式をサポートしており、ローカルファイルシステムや分散ファイルシステムとのスムーズな連携を可能にします。しかし、大規模または複雑なファイル形式を扱う場合、特に大容量のシナリオでは、DaskのパフォーマンスはSparkに比べて劣る場合があります。

結論として、複雑なファイル操作を伴う大規模なデータセットを扱う場合は、Apache Spark の方が適したツールである可能性が高いでしょう。逆に、小規模なデータセットの場合は、Dask が依然として堅実な選択肢です。

洞察の要約

このブログ記事では、メモリ消費量、パフォーマンス、実行方法、並列化、パーティショニング、インデックス作成、集計、ファイル操作といった主要な要素に基づいて、Apache SparkとDask DataFramesを比較しました。Daskを選ぶ際には、どの程度のカスタマイズが必要か、それとも既存の製品内で運用するかが重要になります。特にデータサイエンス分野では、より多くのカスタマイズが必要な場合、Daskが有利です。一方、Sparkはより明確に定義されており、オプションも明確です。

どちらのフレームワークも大規模データセットの管理に強力ですが、その目的は異なります。Sparkは分散コンピューティングと大規模タスクの高速化に優れており、Daskは小規模タスクやローカル環境向けの効率性と柔軟性を提供します。

最終的には、Apache SparkとDaskのどちらを選ぶかは、データセットのサイズ、処理の複雑さ、利用可能なリソースによって決まります。それぞれの強みを理解することで、データ処理のニーズに最適な決定を下すことができます。