【第05話】Databricks_all-purpose clustersとjobs clusters.の違い

Databricks Certified Data Engineer Associate試験に向けて奮闘中の皆さん、こんにちわ！今回はのびデータたちと共に、Databricksの核心を突くテーマに迫ります。all-purpose clustersとjobs clustersの違い、これがわかれば、より効率的なデータ処理が可能になりますよ！

デタ杉「さて、みんな、今日は少し難しいテーマだけど、一緒に理解していこう。all-purpose clustersとjobs clusters、この２つの違いをしっかり把握することが大切だよ。」

のびデータ「クラスターって、たくさんのコンピュータがつながって、力を合わせて仕事をするってイメージでいいのかな？でも、all-purposeとjobsって何が違うの？」

スキーマオ「ほう、のびデータも興味津々か！そうだね、クラスターは複数のコンピュータが協力してデータ処理を行うためのものだよ。all-purpose clustersは、インタラクティブな分析やデータ探索、開発作業を目的としたもので、長時間稼働させることができるんだ。」

デタ杉「そうだね、データサイエンティストやエンジニアがデータを分析したり、モデルを作ったりするときに使うんだ。長時間使ってもコストがかかりすぎないように、自動でスケーリングする機能もあるんだよ。」

のびデータ「へえ、じゃあ、jobs clustersはどういう時に使うの？」

スキーマオ「jobs clustersはね、バッチ処理やスケジュールされたジョブを効率よく処理するためのものだよ。処理が必要なときだけクラスターを起動して、ジョブが終わったら自動でシャットダウンするから、リソースを節約できるんだ。」

デタ杉「それに、jobs clustersはジョブの実行が簡単にスケジュールできるから、例えば毎日決まった時間にデータ処理を行いたいときなどに便利だよ。」

のびデータ「なるほど、でもどっちを選べばいいの？ややこしいなぁ。」

スキーマオ「選び方は簡単だよ。やりたいことがインタラクティブな分析やデータ探索ならall-purpose clusters、バッチ処理やスケジュールされたジョブならjobs clustersを選ぶといいんだ。」

デタ杉「それと、コストも考えて選ぶ必要があるね。all-purpose clustersは長時間稼働させることを前提としているから、継続的にコストがかかる。一方、jobs clustersは短時間での処理に適しているから、使った分だけのコストで済むんだ。」

のびデータ「あ、じゃあ、コストを節約したいなら、使う時間が短い処理はjobs clustersを使うべきなんだね！」

スキーマオ「そのとおり！賢い選択をして、Databricksを上手に活用していく必要があるってことだな！」

デタ杉「未来は一瞬、一瞬変わっていくさ。Databricksの世界も常に進化しているから、最新の情報をキャッチアップしていくことが重要だよ。」

注意書き：この記事は皆さんがイメージしやすいように工夫して書かれています。一部、実際の機能や挙動と異なる場合がありますので、公式ドキュメントも参照して最新の情報を確認してください。試験合格を心よりお祈りしています。