DS検定 用語解説
Sparkとは
Hadoopと並ぶ代表的な分散処理エンジン。データをメモリ上で処理することで高速な分散処理を実現する。
まず押さえる結論
Sparkは、DS検定の「第6章 データエンジニアリング基礎」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-12。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×構造化データと非構造化データの判断基準を誤る。テキスト・音声・画像・動画のような雑多な形式か、テーブル形式で管理できるかで区別する。
×第一正規化から第三正規化までの段階を混同する。各段階でどの種類の重複・従属関係を解消するのかが異なる。
×内部結合・外部結合・自己結合の使い分けを誤る。条件に一致しない行を残すかどうかで結合方式が変わる。
関連する確認問題
第6章 データエンジニアリング基礎 / データ構造・蓄積
HadoopやSparkに代表される、大量データを複数のサーバーで分散して処理する技術の基本的な仕組みを理解する分野として最も適切なものはどれか。
正解は「分散技術」である。HadoopやSparkは、大量データを複数のサーバーに分けて処理し、単一マシンでは扱いにくい規模の処理を実現する技術として理解する。暗号化技術はセキュリティ、特徴量エンジニアリングはモデル入力の加工、実験計画法はデータ取得や比較設計の考え方である。設問では製品名だけでなく、「大量データ」「複数のサーバー」「分けて処理」という仕組みを結び付ける。この三つの条件が示す処理方式として分散技術を選ぶ。処理対象と実行方式を一組で確認すると迷いにくい。
第6章 データエンジニアリング基礎 / データ構造・蓄積
単一サーバーでは処理できないログを複数ノードへ分けて計算したい。該当する技術分野はどれか。
この事例では、状況を表す条件を定義や役割へ対応させると「分散技術」に絞れる。正解は「分散技術」である。HadoopやSparkは、大量データを複数のサーバーに分けて処理し、単一マシンでは扱いにくい規模の処理を実現する技術として理解する。暗号化技術はセキュリティ、特徴量エンジニアリングはモデル入力の加工、実験計画法はデータ取得や比較設計の考え方である。設問では製品名だけでなく、「大量データ」「複数のサーバー」「分けて処理」という仕組みを結び付ける。この三つの条件が示す処理方式として分散技術を選ぶ。処理対象と実行方式を一組で確認すると迷いにくい。
第6章 データエンジニアリング基礎 / データ構造・蓄積
品質レビューで次の判断を再検証する。単一サーバーでは処理できないログを複数ノードへ分けて計算したい。該当する技術分野はどれか 根拠と用語の対応まで確認して選べ。
レビューでは、設問の対象と役割を分けると「分散技術」を採用できる。正解は「分散技術」である。HadoopやSparkは、大量データを複数のサーバーに分けて処理し、単一マシンでは扱いにくい規模の処理を実現する技術として理解する。暗号化技術はセキュリティ、特徴量エンジニアリングはモデル入力の加工、実験計画法はデータ取得や比較設計の考え方である。設問では製品名だけでなく、「大量データ」「複数のサーバー」「分けて処理」という仕組みを結び付ける。この三つの条件が示す処理方式として分散技術を選ぶ。処理対象と実行方式を一組で確認すると迷いにくい。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- Sparkを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、Sparkに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）