Databricksというか、Apache Sparkに関してなのですが。常々思っていることがあります。
- Apache Sparkは強力なエンジンですが、初学者がそのコンセプトやデータレイクを理解するには非常に大きな障壁が存在すると思います。
- 特にパーティションと並列処理の関係性、Spark UIの読み方は中級者でも理解に戸惑います。
- 特に実際のデータがどのようにSparkクラスターのエグゼキューターに分配され、処理が行われ、結果としてどのようなデータを得られるのかをすぐに理解するのは難易度高いと思っています。
やりたいと思っていたのは、Sparkの処理をビジュアルを通じて学べないかということでした。たとえば、前に作成したこちらの動画はある程度Sparkの挙動の理解の助けになると思っていますが、もう少し踏み込めないかと。
どうにかできないかなと思っていたところ、最近Claude Desktopのアーティファクトが強化されたことに思い当たりました。
ということで、以下のようなプロンプトでApache Sparkをビジュアル的に学べるようなアプリの作成をClaudeに依頼してみました。
Apache Sparkは強力なエンジンですが、初学者がそのコンセプトやデータレイクを理解するには非常に大きな障壁が存在すると思います。
特にパーティションと並列処理の関係性、Spark UIの読み方は中級者でも理解に戸惑います。
これらの障壁を取り除き、初学者でもApache Sparkの概念を学ぶことができる学習用アプリを作ってください。特に実際のデータがどのようにSparkクラスターのエグゼキューターに分配され、処理が行われ、結果としてどのようなデータを得られるのかをわかりやすく理解できるようにしてください。
参考資料
- Apache Sparkとは何か #Databricks - Qiita https://qiita.com/taka_yayoi/items/31190da754106b2d284e
- DatabricksとSpark UIで学ぶSparkのパーティション #Databricks - Qiita https://qiita.com/taka_yayoi/items/68ee7ba3d555f27c6978
- DatabricksとSpark UIで学ぶcoalesce(コアレス) #Databricks - Qiita https://qiita.com/taka_yayoi/items/0123a8409d100e2edbe2
- DatabricksとSpark UIで学ぶrepartition #Databricks - Qiita https://qiita.com/taka_yayoi/items/86cd34b1c5617a5b8fd6
- RepartitionとCoalesceを使ったSparkパーティショニングの実践 #Databricks - Qiita https://qiita.com/taka_yayoi/items/2b30335926a9ac31f3b3
この後、いろいろ微調整して出来上がったアーティファクトがこちらです。
5つのセクションから構成されています
- Spark基礎概念
- パーティションと並列処理
- レイジー評価
- Spark UIの読み方
- 最適化テクニック
Spark基礎概念
ドライバーとエグゼキューターのアニメーションから。
アプリケーション、ジョブ、ステージ、タスクの関係性。
データの流れ。
パーティションと並列処理
個人的にはこのセクションが鍵だと思います。
パーティションの説明。
操作(オペレーション)の可視化。これは嬉しい副産物。私も最近までrepartitionとcoalesceの違いよく分かってませんでした。
レイジー評価
Sparkの特徴の一つに、即時に処理を行うのでは無く明示的にアクションが指示されたら処理を行うレイジー(遅延)評価があります。
PySparkと実行フローの対応関係。
Spark UIの読み方
正直、ここはもっとブラッシュアップしたかったのですが、メッセージ長の制限に引っかかってしまいました。
最適化テクニック
ここもメッセージ切れでこのくらいです。
でも、アーティファクトで学習教材を作成するのは有効なアプローチだと改めて認識しました。指示の方法をもっと工夫してブラッシュアップしていきます。
他の学習アプリもどうぞ。