編集コンパイル・実行します。(実行する前に$HADOOP_CONF_DIRが設定されているか確認します。-Pdirect-runner実行結果は次のようになりました。RunnerでWordCountを実行してみます。1.6.xで実行することに注意します。SPARK_HOMEをSpark1.6のものに忘れずに変えるようにします。--runner=SparkRunner実行結果は次のようになりました。(Mavenによる実行ではないので、実行時間はストップウォッチによるおおよその計測になります。分散処理による高速化が生きてますね。同等のプログラムをBeamを介さずに直接Sparkで実行してみます。Examples]を参考に、以下のようにプログラムを書きます。</dependencies></project>次のコマンドでWordCountを実行します。target/test-0.1.jar実行結果は次のようになりました。実行時間:約13秒Beamを介したことによるオーバーヘッドが約5秒あることがわかります。Beamは既存のSpark環境に簡単に導入できることがわかりました。ネイティブのSparkアプリケーションと比べて若干のオーバーヘッドがあることがわかりました。Beamには優れた点がありますが、代償としてのオーバーヘッドに注意する必要がありそうです。ツイート#機械学習tmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。