生成AIに作成させたコント『Apache Beam 入門セミナー 〜謎のエンジニア集団〜』

登場人物

• アパ・チービーム（Apachy Beam）：Apache Beam の伝道師。妙にカタカナ発音が多い。
• グーグル田（Google Data）：Google Cloud Dataflow を崇拝する男。クラウドを信じて疑わない。
• ビッグ・クエリー（Big Query）：細かいことをすぐ SQL で解決しようとする。

謎のエンジニアセミナー

（暗闇の中、スポットライトが当たる）

アパ・チービーム：「おぬしら、今日から Apache Beam のパワーを授ける…！」

グーグル田：「え、なになに？いきなり始まるやん！」

ビッグ・クエリー：「まあまあ、SQL で解決できるならいいけど…」

Apache Beam とは？

アパ・チービーム：「Apache Beam とは…大量のデータ処理を司る最強のフレームワークじゃ！」

グーグル田：「え、Google Cloud Dataflow で動くやつですよね？」

アパ・チービーム：「そう、Dataflow の力を借りることで…データ処理の旅が始まるのだ！」

ビッグ・クエリー：「いや、それ SQL でやればよくない？」

アパ・チービーム：「黙らんか、クエリーめ！」

Pipeline / PCollection / PTransform

アパ・チービーム：「Apache Beam は、すべて Pipeline から始まる！」

Pipeline pipeline = Pipeline.create();

グーグル田：「Pipeline って、データ処理の流れを管理するやつ？」

アパ・チービーム：「その通り！データは PCollection という形で流れ…PTransform によって変換される！」

PCollection<String> input = pipeline.apply(new SomeInputTransform());
PCollection<Integer> transformed = input.apply(new SomeTransform());

ビッグ・クエリー：「いや、これ SELECT * FROM input_table で終わるやろ？」

アパ・チービーム：「いやいや、SQL じゃない！Apache Beam は ストリームデータ も処理できるのだ！」

グーグル田：「うわ…未来っぽい！」

PBegin / PEnd

アパ・チービーム：「データの入り口は PBegin ！」

PTransform<PBegin, PCollection<Data>> input = new SomeSource();

グーグル田：「ほえー、最初は PBegin って指定するんや…」

アパ・チービーム：「そして、出口は PEnd ！」

output.apply(new SomeSink());

ビッグ・クエリー：「俺の LIMIT 1 とは違うんか？」

アパ・チービーム：「ちゃうねん、SQL は一発やけど、Beam は流れやねん！」

シリアライズ

アパ・チービーム：「Beam のデータは シリアライズ されなければならぬ…」

class SomeData implements Serializable {
    private String value;
}

グーグル田：「え、Serializable つけなあかんの？」

アパ・チービーム：「さもなくば、お前のデータは Pipeline の外に放り出される…！」

ビッグ・クエリー：「SQL なら JSON で済むのに…」

ParDo / DoFn

アパ・チービーム：「最も重要な変換、それが ParDo ！」

PCollection<String> results = input.apply(ParDo.of(new DoFn<String, String>() {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
        c.output(c.element().toUpperCase());
    }
}));

グーグル田：「え、データに並列で処理を適用できるん？」

アパ・チービーム：「その通り！これは…」

ビッグ・クエリー：「え、これ UPPER(column_name) でいけへん？」

アパ・チービーム：「だから SQL じゃないねん！！」

あらかじめ用意されている PTransform

アパ・チービーム：「よきかな…Apache Beam には、すでに便利な Transform がある！」

公式 Transform Catalog

グーグル田：「公式に色々あるんや…」

ビッグ・クエリー：「でも SQL で…」

アパ・チービーム：「もうええわ！！」

ValueProvider / SideInput / TupleTag

アパ・チービーム：「値は ValueProvider で動的に指定できる！」

ValueProvider<String> provider = RuntimeValueProvider.of("defaultValue");

グーグル田：「つまり、パイプライン実行時に値を決められる…？」

アパ・チービーム：「そうだ！そして、外部データを SideInput として渡すことも可能！」

PCollectionView<List<String>> sideInput = input.apply(View.asList());

ビッグ・クエリー：「それ JOIN やん…？」

アパ・チービーム：「もう SQL 言うな！！」

まとめ

アパ・チービーム：「これが Apache Beam だ！」

グーグル田：「Dataflow で動かせば、スケールも自由自在！」

ビッグ・クエリー：「でも SQL で…」

アパ・チービーム：「ええい！お前には DROP TABLE じゃ！」

（場内爆笑）

ナレーション

「Apache Beam は大量データの処理に最適！詳細は公式ドキュメントへ！」

Apache Beam 公式ドキュメント

読んだ感想（ここは生成AIじゃないです）

最近 Apache Beam を勉強してまとめたので、それを生成AIに噛ませることで、面白くてわかりやすい説明ができないかなといった試みです（自分でこれを書くのは大変なので）。

面白いかもしれない（自分は結構好き）ですが Apache Beam についてはいまいちわからないかもしれない

ただ登場人物の名前が面白いだけの即オチかもしれない...