株式会社ナピル（本社：東京都）は、高度なデータ処理技術の習得と社内エンジニアのスキル領域拡大を目指し、全メンバーを対象とした技術研修『分散処理の基礎とApache Spark入門』をオンラインにて実施いたしました。

本取り組みは、前回開催された「データエンジニアリング入門」に続く第2弾として、ビッグデータ処理の基盤となる「分散処理」のメカニズムや、オープンソースの分散処理フレームワーク「Apache Spark」の基礎を体系的に学ぶことを目的としています。


■実施概要（シリーズ構成）
・日時：2026年4月21日（火）10:00～12:00
・方法：オンライン
・講師：張 洵
・アジェンダ：
　①分散システムの動作メカニズムと無限のスケーラビリティの実現原理
　②Sparkフレームワークにおける複数ノードの連携の仕組み
　③分散システムにおける「単一マシン思考」の落とし穴と誤解
　④データパーティション（Partition）とシャッフル（Shuffle）のメカニズム


■研修の狙い
・分散システムの動作メカニズムやスケーラビリティの原理を学ぶことで、大規模データ処理の基礎理論を正しく理解
・Apache Sparkにおける複数ノードの連携プロセスを把握し、フレームワークの構造に最適化した設計手法のベースを身につける
・従来のローカル環境（単一マシン思考）での開発と分散処理との違いや、陥りがちな実装上の注意点を明確
・データのパーティションやシャッフルといった内部メカニズムを理解し、次回の実践編（性能最適化）に向けた基礎知識を構築


■背景
近年のデータ活用ビジネスの拡大に伴い、従来の単一サーバーでは処理しきれない膨大な量のデータを効率的に扱う「分散処理技術」の需要が急速に高まっています。しかし、分散環境における開発には、特有の動作原理や設計思想の理解が不可欠です。

ナピルでは、今後のビッグデータ処理や機械学習プロジェクトへの挑戦を見据え、メンバーが最新のデータエンジニアリング領域へスムーズに対応できるよう、本研修（全二部構成）を通じて組織全体のテクニカルスキルの底上げと、次世代プロジェクトを牽引する人材の育成を推進しています。