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Spark プログラミング ガイド 概要 Sparkとのリンク Sparkの初期化 シェルの使用 Resilient Distributed Datasets (RDDs) 並列化されたコレクション 外部データベース RDD 操作 基本 Sparkに関数を渡す クロージャーの理解 例 ローカル vs. クラスタモード RDDの要素の出力 キーバリューペアとの連動 変換 アクション シャッフル操作 背景 パフォーマンスの影響 RDD の永続性 どっちのストレージレベルを選ぶか？ データの削除 共有変数 ブロードキャスト変数 Accumulators クラスタの配備 Java / Scala からのSparkジョブの起動 ユニットテスト Spark のpre-1.0バージョンからの移設 この後どうすればいいか 概要 高レベルでは、各Sparkアプリケーションはクラスタ上でユーザ

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Spark SQL, データフレーム および データセット ガイド Spark SQL は構造化されたデータの処理のためのSparkモジュールです。基本のRDD API とは異なり、Spark SQLによって提供されるインタフェースは、Sparkにデータと実行されている計算の両方についての構造のもっと多くの情報を提供します。内部的には、Spark SQLはこの特別な上方を特別な最適化を実施するために使用します。SQLおよびデータセットAPIを含むSpark SQLとやり取りをする幾つかの方法があります。計算を表現するためにどのAPI/言語を使っているかに関係なく、結果を計算する時に同じ実行エンジンが使われます。この単一化は、開発者が指定された変換を表現するもっとも自然な方法に基づく異なるAPI間を容易に行き来できることを意味します。 このページの全ての例はSpark配布物に含まれるサンプル

このセクションでは、webサイトまたはその一部へのアクセスを制約(特定のIPアドレスまたは認証済みのユーザにアクセスを許可する)する方法、アクセスを制限する方法、接続のリクエスト数の最大数を設定する方法(あるいは、サーバからコンテンツをダウンロードする最大レート)を説明します。 Restricting Access クライアントのIPアドレスまたはHTTP Basic 認証を使って、アクセスを許可あるいは拒否します。 あるアドレスのセット、あるいは全てのアドレスからのアクセスを許可または拒否するには、allow と deny ディレクティブを使います。 location / { allow 192.168.1.1/24; allow 127.0.0.1; deny 192.168.1.2; deny all; } 認証を有効にするには、auth_basicディレクティブを使います。ユーザは

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Sparkの概要 Apache Spark は大規模なデータ処理のための統合分析エンジンです。Java, Scale, PythonおよびRの高レベルのAIPを提供し、一般的な実行グラフをサポートする最適化されたエンジンを提供します。また、SQLおよび構造化データ処理のためのSpark SQL、機械学習のためのMLlib、グラフ処理のためのGraphX、逐次計算およびストリーム処理のための構造化ストリーミングを含む高レベルのツールの充実したセットもサポートします。 ダウンロード プロジェクトのwebサイトの ダウンロードページ からSparkを取得します。このドキュメントはSpark バージョン3.2.1のものです。SparkはHDFSおよびYARNのためにHadoopのクライアントライブラリを使用します。ダウンロードは少数の一般的なHadoopバージョンのためにあらかじめパッケージ化され

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複数のアプリケーションインスタンスを横断してロードバランスすることは、リソースの利用の最適化、スループットの最大化、待ち時間の削減、障害耐性の構成のために一般的に用いられる方法です。 nginxをとても効果的なHTTPロードバランサとしてトラフィックを幾つかのアプリケーションサーバに分配するために使うことが可能です。nginxを使ってwebアプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性を改善することができます。 nginxでは以下のロードバランシングメカニズム(あるいはメソッド)がサポートされています: round-robin — アプリケーションへのリクエストはラウンドロビンの形式で分配されます, least-connected — 次のリクエストはアクティブな接続の数がもっとも少ないサーバに割り当てられます, ip-hash — 次のリクエストにどのサーバが選択されるべきか

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