野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball
最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や趣味プログラミングにおいて, データの量が多くて 単位やフォーマットが不揃いで それでも仕事（もしくは趣味の分析）をこなすため, いい感じの使いやすいデータセットにしないと（使命感） という機会は非常に多いです. いや, 機会が多いというより多かれ少なかれ毎日戦っている気がします. 今回は, ちょっとした分析とお遊びのため, メジャーリーグの公式データサイト「Baseball Savant」のデータを使ったBigQueryデータベースを作りたくなったので, クローラーでBaseball Savantのデータを取ってCSVにして CSVからデータを集計したり整えたりしていい感じの単位にして BigQueryから使えるようにしてみたよ！ というタスクをGoogle Cloud Platform
PythonからDataprocを操作してシームレスに並列処理を実現する - astamuse Lab
初めまして。2019年6月にAstamuseにjoinした rinoguchi です。 ついに昨日、日本でも緊急事態宣言が出ましたね。小学校の休校も１ヶ月程度延長されましたし、会社もリモートワークにほぼ移行してますし、ここできっちりウイルスの拡散を防ぎたいところです。 ちなみに、妻がドイツに単身赴任中なのですが、ドイツでは感染者は多くて外出自粛モードになっているものの、現地の人たちはせっかくだからと日曜大工したり、庭を改造したりとそれなりに楽しんでいるみたいです。私たちも制限された環境の中ですが、せっかくなので楽しみたいですね！ 屋根瓦. なんとなく並列処理を連想しませんか？ はじめに それはそうと、私は当社で、特許データなどの名寄せ（同一人物に対してユニークなIDをふる作業）を担当しております。 特許の名寄せには、人物名・組織名・出願日・共同出願人など様々な特徴を利用するのですが、中国人
PySparkはじめました - 分散処理デビューする前にやったこと - JX通信社エンジニアブログ
「JX通信社Advent Calendar 2019」10日目の記事です. 昨日は, @rychhrさんの「Pure WebSocketsをサポートしたAWS AppSyncでWebとiOS間のリアルタイムチャットを作ってみた(1)」でした. 改めまして, こんにちは. JX通信社でシニア・エンジニア&データ基盤エンジニアをしています, @shinyorke（しんよーく）と申します. JX通信社では, データ駆動での意思決定および施策実施をより円滑に進めるため, データ基盤の構築・運用を進めながらトライアル的に様々なFrameworkやツールの検証を行っています.*1 このエントリーでは, 私がシュッとPySparkで分散処理をする...前に, 手元で試したときの感想とその知見 のお話を残していきたいと思います. なお, 分散処理そのものの知見・ノウハウではなく, する前にPySparkに
Scalable Python Code with Pandas UDFs: A Data Science Application
PySpark is a really powerful tool, because it enables writing Python code that can scale from a single machine to a large cluster. While libraries such as MLlib provide good coverage of the standard tasks that a data scientists may want to perform in this environment, there’s a breadth of functionality provided by Python libraries that is not set up to work in this distributed environment. While l
イベントレポート: LeanとDevOpsの科学[Accelerate] 出版記念イベント #devops - クリエーションライン株式会社
エグゼクティブ向けAI駆動開発実装体験ラウンドテーブル開催レポート！ AI駆動開発(AIDD)CLくん2026.05.12 1 生成AIと目標設定してみたら思いのほか良い体験だった話 AIChatGPT＆AIk-yamamoriKaizen2026.05.11 1 AIエージェント Harness設計 比較 AIj-liangLLM用語解説2026.05.01 4 Strandsで簡単な生成AIチャットボットを作ってみた #strands #ai #llm #gemini AIAWSd-higuchiGCPLLMPython2026.05.01 1 GitLab 18.11 製品アップデートニュース #GitLab #GitLabjp AIAI駆動開発(AIDD)DevOpsGitLab2026.04.30 1 Mirantis製品リリース＆サポート 最新情報（2026年4月）#Miran
![イベントレポート: LeanとDevOpsの科学[Accelerate] 出版記念イベント #devops - クリエーションライン株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/36bfc57358eeb48001b73f8277a6d876497d4b0b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.creationline.com%2Ftech-blog%2Fcms_x3GWkuX%2Fwp-content%2Fuploads%2F2026%2F01%2Fscreenshot.png)
PySparkで協調フィルタリング - Qiita
ratingの名前の通り、「ユーザーがその商品にどれだけ評価値を付けたかどうか」が本来の使い方になりますが、上記の通り「商品を購入したかどうか」、または「ページにアクセスしたかどうか」といったデータでも実装は可能です。前者の場合は「ユーザーがその商品を購入するスコアはどのくらいか」、後者は「ユーザーがそのページにアクセスするどのくらいか」を予測するモデルになります。 学習データを加工する ユーザーIDや商品IDがint32の最大値（2,147,483,647）までしか扱えないため、それを超えるIDがある場合にIDを改めてナンバリングし直します。また整数値しか扱えないので、文字列含まれる場合も同様にナンバリングし直します。 IDが整数値かつint32の最大値を超えない場合は、この工程は飛ばしてください。 # !/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -
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demo-code/emr/eks/videos/external_metastores/hivejdbc.py at 321e0db99840e30078eca323dced241fdd6d9a76 · dacort/demo-code
GitHub - commoncrawl/cc-pyspark: Process Common Crawl data with Python and Spark