TypeScript と Apache Beam を用いたバッチとストリーム分析の実現

はじめに

Apache Beam は、バッチ処理とストリーム処理を統一したモデルとして設計されたオープンソースフレームワークであり、多様な実行環境（Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow など）でデータ処理パイプラインを実行可能にします。近年、TypeScript という靜的型付け言語がデータ処理の分野でも注目を集めています。本記事では、Apache Beam の TypeScript SDK を用いたバッチとストリーム分析の実現方法を解説し、その技術的特徴と実裝例を紹介します。

Apache Beam の基本概念

Apache Beam の核心は、Runner と SDK の抽象化です。

Runner：データ処理パイプラインの実行を擔當するエンジンで、Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow など多様な実行環境をサポートします。
SDK：言語特有の抽象レイヤーを提供し、Java、Python、Go、TypeScript など複數の言語でパイプラインを定義可能にします。
端到端の可移植性：開発者は言語と実行環境を自由に選択でき、データ処理ロジックをプラットフォームに依存しない形で構築できます。

バッチ処理とストリーム処理の語義

バッチ処理の特徴

並行処理：データを複數のノードに分散して処理します。
容錯性：一部の処理失敗時、再計算や復舊が可能でなければなりません。
データ再構成：GroupByKey や Combine などの操作で、分散環境でのデータのソートや集約を実現します。
データソースの分割：分散型ファイルシステムやクラウドデータベースなど、多様なデータソースの並列読み込み・書き込みを考慮する必要があります。

ストリーム処理の特徴

低遅延処理：データが到著するたびに即座に処理し、大量のデータ蓄積を防ぐ必要があります。
データのグループ化：リアルタイム環境では、キーバリアブルに基づいてデータをグループ化して処理します。
時間窓：イベントの時間窓に基づく集約（スライド窓、ロール窓など）をサポートします。
狀態管理とスケジューリング：將來のイベント処理やデータの待機に必要な狀態管理と遅延スケジューリングを実裝します。

TypeScript SDK の開発と実裝

開発背景

ハッカソンプロジェクトの一環として、TypeScript SDK を開発し、データ処理 SDK の開発プロセスを検証することを目的としています。
Apache Beam の抽象レイヤーを基盤として、言語と実行エンジンの解耦を実現します。

核心機能と技術

ジョブ定義 API
- データ処理フローのグラフィカル構造（map、flatMap など）を定義します。
- Java SDK などの他の SDK と共有可能な抽象レイヤーを提供し、BigQuery などのデータソースとの統合を可能にします。
データ交換フォーマット
- Runner が解析可能な標準化されたデータフォーマットを定義します。
- gRPC を用いてクロス言語通信を実現し、非同期処理をサポートします。
実行環境の統合
- TypeScript ユーザー関數の実行コンテナを提供します。
- TypeScript モジュールのパッケージングと配布をサポートする依存管理機能を備えます。
データ分割と並行処理
- データを複數のブロックに分割し、並行処理を実現するロジックを提供します。
- Runner の抽象レイヤーを通じて、複數の実行環境での処理を実現します。

実裝例：単語頻度統計

import { Beam } from 'beam';

const runner = Beam.createRunner({ execution: 'local' });

runner.run(() => {
  return Beam.readJson('data.json')
    .map(data => data.text)
    .flatMap(text => text.split(' '))
    .count();
});

処理フロー：JSON データの読み込み → 文字列の分割 → 単語頻度の計算。
実行環境：ローカル実行または分散型 Runner（Apache Flink など）をサポート。
データ処理：Beam の抽象レイヤーを活用し、BigQuery などのデータソースとの統合を実現。

技術的課題と今後の方向性

非同期処理の最適化：Java SDK との相互運用では非同期呼び出しが必要ですが、今後はより流暢な同期インターフェースに最適化を目指します。
言語抽象レイヤーの拡充：TypeScript SDK の構文や機能を JavaScript/TypeScript 開発者に親しみやすい形に改善します。
クロスプラットフォームの拡張：より多くの Runner 環境への対応を進めて、SDK の汎用性と柔軟性を高めます。

技術アーキテクチャと抽象レイヤー

Apache Beam の SDK と Runner インターフェースは、抽象レイヤーによって設計され、Java、TypeScript などの言語 SDK と Dataflow、Flink などの Runner との互換性を確保します。
現在のデータソース（BigQuery）との連攜では、目標テーブル構造とスキーマを定義するだけでデータの読み込み・書き込みが可能です。
TypeScript SDK は、Java SDK の基礎機能（ワーク分割、並行処理など）を依存し、自身の最小限の機能を提供する設計となっています。

プロセスと操作

データ処理フロー：
1. データ変換シーケンス（データ読み込み、文字分割、カウントなど）を定義。
2. Runner で処理を実行し、ローカル実行（小規模データ）と分散実行（大規模データ）をサポート。
3. Docker コンテナで実行時情報をパッケージ化し、Dataflow、Flink などの Runner に適応。
非同期と同期処理：
- 外部 API 呼び出しなどの一部では非同期処理が採用され、ブロッキングを防ぎます。
- 同期処理は Promise を用いて、処理の流れを滑らかにします。
実裝例：
- Bible 文本から単語を抽出し、カウントする例で、小規模データと大規模データ処理の違いを示します。
- 分散実行では Shuffle 基盤を活用し、データの配布と集約を実現します。

技術的課題と解決策

非同期処理の最適化：
- 現在の処理フローは TypeScript の構文に合わせて改善が必要です。
- 今後は外部非同期呼び出しを統合し、処理効率を向上させます。
分散実行の要件：
- VM と Docker コンテナの事前設定が必要で、リソース（Lek プラットフォームなど）を割り當てます。
- 大規模データ処理では Shuffle、データシャーディングなどの複雑なロジックを扱う必要があります。

結論と今後の展望

抽象レイヤーの価値：
- 統一された抽象レイヤーにより、複數の言語 SDK の機能再利用が可能となり、開発効率が向上します。
- Java SDK の直接呼び出しは言語拡張性に制限があったため、現在の設計は柔軟性を高めています。
SDK の設計原則：
- TypeScript SDK は最小限の機能を核とし、他の SDK の基礎機能（ワーク分割）に依存します。
- 今後はデータ操作シーケンス（ファイル書き込み、クエリ操作など）の拡張と、非同期処理の最適化を進めます。

現在の狀況と制限

テスト範囲：
- 現在の例は小規模データのテストに限定されており、大規模データ処理の性能検証は未実施です。
- 実行時には VM と Docker 環境を手動で設定する必要があり、自動化されたデプロイは未実裝です。
監視とメトリクス：
- 現在はメトリクスレポートシステムが存在せず、結果の確認は手動で行う必要があります。
- 今後はジョブ狀態やリソース使用狀況の監視機能を統合して、運用の透明性を向上させます。