リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（6）（1/2 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
三次元散布図をRで描いてみた - ほくそ笑む
この記事は R Advent Calendar 2011 の8日目の記事です。 はじめに さて、仕事で三次元散布図を描く必要がでてきました。 R は統計言語として有名ですが、グラフィクスに関しても得意分野です。 R なら三次元散布図も簡単に描けるだろうということで、少し調べてみました。 scatterplot3d どうやら R には scatterplot3d という三次元散布図を描くためのパッケージがあるようです。 試しにそれを使ってみましょう。 今回はデータとして trees データを使用します。 install.packages("scatterplot3d") library("scatterplot3d") data(trees) scatterplot3d(trees) 簡単に描けました。さすが R。 しかし、これだけでは物足りません。 三次元散布図は角度によって見え方が変わり
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