Apache Zeppelin 0.7.3 Documentation: Front-end Angular API in Apache Zeppelin
Basic Usage In addition to the back-end API to handle Angular objects binding, Apache Zeppelin also exposes a simple AngularJS z object on the front-end side to expose the same capabilities. This z object is accessible in the Angular isolated scope for each paragraph. Bind / Unbind Variables Through the z, you can bind / unbind variables to AngularJS view. Bind a value to an angular object and a m
「Apache Zeppelin」のインストール方法まとめ - Qiita
次世代データ分析基盤としてApache Sparkが非常に注目されていますが、データ分析の重要な要素としてデータの可視化（Visualization）が挙げられます。 PythonやRではその辺のツールも充実しています。（Matplotlib, ggplot etc...) さらに、インタラクティブ環境下でコード実行したり、グラフを描画することが可能なiPython NotebookやRStudioなどは分析者にとって非常に便利です。 Apache SparkをiPython Notebookのような環境で動作させるソフトウェアとして、現在Databricksが「Databricks Cloud」を開発しています。 しかし、現在一部のユーザにしか公開されていないため、誰でも気軽に使える環境にはなっていません。そこで、Databricks Cloudと同じような環境を提供してくれる「Apac
Apache Zeppelinでデータ分析を分散処理する - Part 1: データ分析のライフサイクル - Qiita
Apache ZeppelinはIPython Notebookに代表されるWebブラウザからインタラクティブに使え、データ分析と可視化、重要なレポーティングが1つのノートブックになるツールです。幾つか定義がありますが、データ分析はデータ準備、データの探索、可視化、モデル構築、レポート、運用といったライフサイクルを回す必要があります。レポーティングやコラボレーションも含めて1つのインタフェースで行えるのは魅力的です。 作成したノートブックはZeppelinHubに公開すると共有したり共同作業することができます。新しい技術を勉強するときは誰かの動くコードを真似るのが習得の近道です。 分散処理基盤 SparkとHadoopの分散環境をバックエンドに採用しているため大規模データのインタラクティブな分析に向いています。LINEや、Naver、CloudbreakのSequencIQを買収したHor
機械学習に適した大規模分散計算環境Apache Spark - 自然言語処理 on Mac
大規模分散計算環境のApache Sparkは、HadoopのMacReduceに比べてメモリ内で効率的に処理を行うことが特長で、機械学習、ストリーム処理、グラフ解析、SQLデータ分析などの機能ライブラリがあります。Spark自体はScala言語で実装されていますが、Scalaの他にPython用のAPIや対話的なシェルも用意されていて、どちらの言語でもプログラミングや動作確認が可能です。 動作確認は簡単にできて、Java6以上がインストールされていれば、Downloadsページから適当なビルド済みパッケージをダウンロードして解凍すると、ScalaまたはPythonの対話的シェルが起動できます： $ curl -O http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.2-bin-hadoop1.tgz $ tar zxf spark-1.0.2-b
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