pysparkとは？初心者向け入門ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

pysparkとは？

pysparkは、PythonからApache Sparkを扱うための橋渡しツールです。Spark自体は大量のデータを分散して高速に処理するための仕組みで、データを複数のノードに分けて並行して計算します。pysparkを使うと、Pythonの分かりやすい文法でこの強力な処理を利用できるようになります。

初心者にとって大切なポイントは3つです。まず第一に、分散処理の考え方を理解すること。次に、データを扱う際の基本的な単位であるDataFrameとRDDの違いを知ること。最後に、実際の作業での準備と実行の流れを知ることです。

なぜpysparkを使うのか

Pythonのやさしい書き方で大規模データ処理が可能になる点が一番の魅力です。pandasだけでは扱いきれないデータサイズも、pysparkを使えばメモリのサイズに縛られず、ディスク上のデータを分割して処理できます。加えて、 Sparkは機械学習、SQL風の操作、グラフ処理など多くの機能を1つのエコシステムに集約しています。pysparkはこれらの機能をPythonから呼び出すための入口として最適です。

始める前の基本的な準備

まずはPythonやJavaの環境が手元に整っていることを確認します。次に、以下のコマンドを実行してpysparkをインストールします。

<span>pip install pyspark

インストール後は簡単なサンプルを走らせて動作を確かめるのが良いでしょう。以下は最も基本的な例です。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('Test').getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B')], ['num', 'char'])

df.show()

データの扱い方の基本

普通のPythonと違い、pysparkではデータは分散されたDataFrameとして扱われます。作業を実行する時は遅延評価と呼ばれる仕組みが働き、実際に結果を知りたいときだけ計算が走ります。これにより不要な計算を減らし、全体の処理を速くします。

実際の使い方の流れ

環境準備、SparkSession の作成、DataFrame の作成/変換、アクションの実行、クラスタ環境での実行といった流れを覚えると、手を動かしやすくなります。最初は小さなデータセットから始め、段階的に機能を増やしていくのがコツです。

表で分かるポイント

<th>項目

PySpark	Spark公式
開発言語	Python	Scala/Java
使い勝手	初心者向き	中上級向き
主な機能	DataFrame, SQL風操作, MLlib	同等機能の全範囲

まとめ

pysparkはPythonで分散処理を学べる入り口です。データサイエンスの学習を進めたい人にとって、現実のデータを扱う第一歩として最適です。初めは小さな手順から始め、公式ドキュメントを参照しながら少しずつ理解を深めましょう。

pysparkの同意語

pyspark: PythonからApache Sparkを操作するための表現。実質的には PySpark と同義です。
PySpark: Pythonから Apache Spark を操作するための公式API。PythonコードでSparkの機能を利用できるようにするセットです。
Python API for Apache Spark: PythonからSparkを操作するためのAPI。PySparkと同義で、PythonのコードでSparkの機能を実行できます。
Apache Spark Python API: Apache SparkのPython向けAPIの総称。PythonからSparkを扱う際の窓口となるAPI群。
Spark with Python: Pythonを使ってSparkを動かす手段全般を指す表現。
Spark Python API: SparkのPython用API。DataFrameやSQLなどをPythonで扱えます。
PySpark SQL: PySpark内のSQL機能を使うためのモジュール。データフレームのSQL操作をサポートします。
PySpark DataFrame API: DataFrameの作成・変換などをPythonで行えるAPI。PySparkの中心的機能です。
Python bindings for Apache Spark: Apache SparkをPythonで使えるようにする言語バインディング。
Python interface to Apache Spark: Apache SparkへのPythonインターフェース。
Apache Spark Python bindings: Apache SparkをPythonから操作するための公式/非公式バインディング。
Python for Apache Spark: Apache SparkをPythonで使うことを指す表現。
Spark on Python: Python上で動作するSpark、つまりPythonでのSpark利用を指します。

pysparkの対義語・反対語

Scala版Spark: Apache Sparkの公式Scala API。PySparkのPython版に対して、Scala言語での実装・操作を指す。高いパフォーマンスと低レベルAPIアクセスが特徴で、エコシステムと連携が強い。
Java版Spark: Apache Sparkの公式Java API。Pythonの代わりにJavaで記述する場合を指す。企業でのJavaエコシステムとの相性が良く、安定性が高い。
SparkR: Apache Sparkの公式R API。R言語を使ってSpark上でデータ処理を行う場合を指す。統計解析系のワークフローと相性が良い。
Pandas: Pythonのローカルデータ処理ライブラリ。メモリ上で小～中規模データを高速に処理できるが、分散処理には適していない。PySparkの代替として扱われることがある。
Dask: Pythonで書かれた分散処理ライブラリ。PySparkと同様に大規模データ処理をPythonで行えるが、設計思想やエコシステムが異なる。
ローカルPython処理: 分散処理を前提とせず、1台のマシンでPythonを用いてデータを処理する方法。PySparkの分散処理とは反対のアプローチ。

pysparkの共起語

Spark: 大規模分散データ処理を行うフレームワーク。PySparkはこの Spark を Python から操作する API です。
Python: プログラミング言語。PySpark はこの言語から Spark を操作します。
Py4J: Python と JVM の橋渡しライブラリ。PySpark の内部通信を実現します。
SparkSession: データ処理のエントリーポイント。DataFrame 操作や SQL を実行する中心オブジェクトです。
SparkContext: 旧来のエントリーポイント。現在は SparkSession に統合されつつあります。
RDD: Resilient Distributed Dataset の略。低レベルの分散データ集合です。
DataFrame: 列指向のデータ構造で、高水準のデータ操作 API として使われます。
Spark SQL: SQL 風の構文で DataFrame を操作できる API です。
MLlib: 機械学習ライブラリ。PySpark からも利用できます。
Structured Streaming: 構造化ストリーミング。統一された DataFrame API を用いたリアルタイム処理の方法です。
Spark Streaming: 古いストリーミング API の総称。Structured Streaming の前身にあたります。
Parquet: 列指向のデータフォーマット。高速な読み書きが特徴です。
Delta Lake: データ湖に ACID トランザクションとスキーマの進化を提供するストレージレイヤーです。
Arrow: Python と JVM 間のデータ転送を高速化する技術です。
Pandas: Python のデータ分析ライブラリ。toPandas で分散データを Pandas へ変換します。
UDF: User Defined Function の略。DataFrame の列に対して独自関数を適用します。
UDAF: User Defined Aggregate Function の略。独自の集約処理を定義できます。
Window functions: ウィンドウ関数。ランキングや移動集計などを行えます。
Partition: データの分割単位。パーティション分割は処理性能に影響します。
Shuffle: データを再配分して結合などを実行する処理。性能に大きく影響します。
Broadcast join: 小さなテーブルを全ワーカへ送って結合を高速化する技法です。
Spark UI: ジョブの実行状況を確認できるウェブインターフェースです。
spark-submit: クラスタ上で PySpark アプリを実行するコマンドです。
PySpark Shell: 対話的に PySpark を試せるシェル環境です。
YARN: Hadoop のリソース管理とスケジューリングを行うクラスタツールです。
Kubernetes: コンテナオーケストレーションプラットフォーム。Spark を Kubernetes 上で動かせます。
Catalyst optimizer: Spark SQL のクエリ最適化エンジンです。
Tungsten: Spark の実行エンジンの最適化技術です。
toPandas: 分散データを Pandas の DataFrame へ変換するメソッドです。
GraphFrames: グラフ処理ライブラリ。Python からも利用できます。
GraphX: グラフ処理ライブラリの Scala/Java 版で、Spark のグラフ機能の基盤です。

pysparkの関連用語

PySpark: Python から Apache Spark を操作する公式 API。Python を使って分散処理やデータ分析を行えます。
Apache Spark: 分散処理可能な大規模データ向けのオープンソースフレームワーク。PySpark はこの Spark を Python で扱うためのライブラリです。
SparkSession: Spark の主要なエントリポイントで、DataFrame の作成と SQL の実行を管理します。
SparkContext: RDD 操作の起点となる古いエントリポイント。現在は SparkSession の利用が推奨されます。
RDD: Resilient Distributed Dataset の略。低レベルの分散データ集合で、耐障害性が特徴です。
DataFrame: スキーマ付きの分散データ表。SQL 的な操作が可能で、データ処理の中心的な単位です。
DataFrameReader: DataFrame の読み込みを担当する API。CSV、Parquet、JSON など様々なデータソースを読み込みます。
DataFrameWriter: DataFrame の書き出しを担当する API。Parquet、JSON、CSV などへ保存します。
DataFrame API: DataFrame を用いたデータ変換・集計の機能群。PySpark の基本となる操作群です。
Parquet: 列指向フォーマットのデータファイル。大規模データの読み書きに適しています。
Delta Lake: ACID トランザクションをサポートするデータレイク拡張。更新・削除・時系列クエリが安定します。
Spark SQL: SQL ライクな文法で DataFrame を操作できる機能。SQL と DataFrame API の連携が強力です。
Catalyst Optimizer: クエリを最適化して効率良く実行する Spark SQL の中核エンジンです。
Tungsten: 実行時の高速化技術群。低レベルの最適化により計算を速くします。
Structured Streaming: Structured Streaming は Spark SQL を基盤としたストリーミング処理の枠組みです。
UDF: User-Defined Function の略。Python で定義した関数を DataFrame の列へ適用します。
UDAF: User-Defined Aggregation Function の略。独自の集計処理を定義します。
VectorAssembler: 複数の特徴量を1つのベクトルに結合して機械学習の前処理を行います。
StringIndexer: カテゴリ変数を数値インデックスに変換します。
OneHotEncoder: カテゴリをワンホット表現（0/1 の列）に変換します。
StandardScaler: 特徴量を平均0、分散1に正規化して学習を安定化します。
Pipeline: 複数の Transformer/Estimator を連結して機械学習の流れを定義します。
Estimator: 学習処理を行う要素の抽象クラス。
Transformer: データを別のデータへ変換する要素の抽象クラス。
PipelineModel: 訓練済みの Pipeline のモデル。
CrossValidator: ハイパーパラメータの組み合わせを交差検証で評価します。
TrainValidationSplit: データを訓練用と検証用に分けて評価します。
MLlib: Spark の機械学習ライブラリ。
Broadcast Join: 小さなテーブルを全ノードにブロードキャストして結合を高速化します。
Spark UI: ジョブの進捗やリソースを可視化するウェブインターフェースです。
Spark History Server: 過去のジョブ実行履歴を参照できるサーバーです。
Partition: データを分割する基本単位。
Repartition: データのパーティション数を再配置します。
Coalesce: シャッフルを抑えてパーティション数を減らす操作です。
Shuffle: データを再分割して分散処理を進める際のデータ移動です。
Kafka: 分散ストリーミングプラットフォーム。Structured Streaming の入力ソースとしてよく使われます。
Window functions: 時間や行の窓ごとにデータを区切って集計します。
Watermark: 遅延データの受け入れ期間を設定し、状態を管理します。
Arrow: Apache Arrow を用いて Pandas 連携時のデータ転送を高速化します。
Pandas API on Spark: pandas のような API を Spark 上で動かして、より Python 的な操作を可能にします。
Koalas: 旧称の pandas API on Spark。現在は Pandas API on Spark に統一されています。
JDBC: JDBC を使ってデータベースと接続し、データの読み書きを行います。
HDFS: Hadoop の分散ファイルシステム。大規模データの保存基盤です。
S3: Amazon（関連記事：アマゾンの激安セール情報まとめ） Simple Storage Service。クラウド上のデータ格納先としてよく使われます。
ADLS: Azure Data Lake Storage。Azure のデータレイクストレージです。
GCS: Google Cloud Storage。Google Cloud のデータ格納先です。
CSV: カンマ区切りのテキストデータ形式。読み込み/書き出しが可能です。
JSON: JavaScript Object Notation の略。柔軟なデータフォーマットで Spark もサポートします。
Local mode: ローカル環境で Spark を実行するモードです。開発・学習に向いています。
YARN: Hadoop のリソース管理とジョブスケジューリングを担うクラスタマネージャです。
Mesos: 分散リソースマネージャ。複数のフレームワークを同時に実行可能です。
Kubernetes: コンテナをオーケストレーションするクラスタ管理。Spark を Kubernetes 上で動かせます。
Spark Master: クラスタの中心となるマスター。Standalone モードなどで設定します。