IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
2. Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2 自己紹介 所属 • Acroquest Technology Co., Ltd. • 「働きがいのある会社」（GPTW） 従業員25～99人部門 2年連続1位 主な業務分野 • テクニカルアーキテクト • SEPG • IoTサービス開発 • ビッグデータ処理プラットフォーム 最近の興味 • サーバーレス • DevOps • Elasticsearch 鈴木 貴典 Twitter : @takanorig Qiita : http://qiita.com/takanorig 3. Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 3 本日お話する内容 ＃1 ビッグ
How Apache Spark makes your slow MySQL queries 10x faster
In this blog post, we’ll discuss how to improve the performance of slow MySQL queries using Apache Spark. In my previous blog post, I wrote about using Apache Spark with MySQL for data analysis and showed how to transform and analyze a large volume of data (text files) with Apache Spark. Vadim also performed a benchmark comparing the performance of MySQL and Spark with Parquet columnar format (usi
AWS Solutions Architect ブログ
Apache SparkとAmazon DSSTNEを使った、Amazon規模のレコメンデーション生成 Amazonのパーソナライゼーションでは、お客様毎の製品レコメンデーションを生成するためにニューラルネットワークを使っています。Amazonの製品カタログは、あるお客様が購入した製品の数に比較して非常に巨大なので、データセットは極端に疎になってしまいます。そして、お客様の数と製品の数は何億にものぼるため、我々のニューラルネットワークのモデルは複数のGPUで分散しなければ、空間や時間の制約を満たすことができません。 そのため、GPU上で動作するDSSTNE (the Deep Scalable Sparse Tensor Neural Engine)を開発しオープンソースにしました。我々はDSSTNEを使ってニューラルネットワークを学習しレコメンデーションを生成していて、ECのウェブサイト
Hadoop / Spark Conference Japan 2016に行ってきました | DevelopersIO
Hadoop / Spark Conference Japan 2016に行ってきましたので、その内容についてレポートします。最近は機械学習とSparkに興味があるためランチはB会場のライトニングトークを聞き、午後はD会場のセッションに参加しました。なお、スライドは順次Hadoop / Spark Conference Japan 2016（2月8日、東京）の講演・LTのプログラム | 日本Hadoopユーザー会に公開されるそうなので、そちらも合わせてご覧下さい。 Keynote まずは午前中のKeynoteです。他にもKeynoteに関する記事を見つけたのこちらも合わせてご覧下さい。 #hcj2016 Hadoop/Spark Conference Japan 2016 午前キーノートのメモ - #garagekidztweetz Hadoop / Spark Conference Ja
金融機関でのHive/Presto事例紹介
Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo) Read less
メキメキ開発の進む Apache Sparkのいまとこれから （Spark Casual Talk #1 発表資料）
1. Copyright © 2015 NTT DATA CorporationCopyright © 2015 NTT DATA Corporation 2015年6月23日 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田 浩輔／土橋 昌 メキメキ開発の進む Apache Sparkのいまとこれから OSS Professional Service Team Spark Casual Talk #1 （2015/06/23） 発表資料 2. 2Copyright © 2015 NTT DATA Corporation 自己紹介 猿 田 浩 輔 ソフトウェア開発。システムインフラ技 術者。 6年ほどHadoopに関する業務に従事。 近年はSpark関連の取り組みが多い。 2015年6月Sparkコミッタに就任 出版物に「Haodop徹底入門（初版、 第二
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NetflixにおけるPresto/Spark活用事例
