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http://eugenezhulenev.com/blog/2014/11/14/stock-price-prediction-with-big-data-and-machine-learning/
カエルでもわかる！Spark / MLlib でやってみる協調フィルタリング（後編） - ALBERT Engineer Blog
はじめに 前編では MLlib で実装されている協調フィルタリングについて、アルゴリズムの面から解説してみました。 いわば理論編です。 後編は実践編として Java コードや性能評価実験の結果を見ていきます。 MLlib 協調フィルタリングの実行 MLlib の協調フィルタリング org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS を利用する Java のコード例を以下に示します。 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS; import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel; import org.apache.spark.mll
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Spark Summit 2014 に参加しました - 株式会社ロンウイット
著者：関口宏司 6/30から7/1の2日間でサンフランシスコで開催されたSpark Summit 2014に参加しました。Spark初心者の私は明日開催されるトレーニングも受講予定ですが、この2日間の簡単なレポートをしたいと思います。明日のトレーニングで何か書けることがあれば、追加で書くかもしれません。 Spark Summit 2014 の会場となった WESTIN ST FRANCIS (ウェスティン・セント・フランシス)。サンフランシスコ名物のケーブルカーが通るPowell St.沿いの格調高いホテル Apache Spark とは？ Apache Spark は大規模データの分散処理をオンメモリで実行するフレームワークで、処理（途中）結果を都度HDDに書き込むバッチ＆高信頼処理に向くApache Hadoopに比べて低レイテンシのアプリケーションを実現することができるOSSプロダク
Spark Summit 2014 レポート Day1 | Recruit Tech Blog
はじめまして，ATL の石川有です． ただいま 2014-06-30 から 2014-07-02 まで開催される Spark Summit 2014 に参加しています．さっそく１日目に聴講した発表を簡単にまとめてみました．Spark 初学者にとってウォッチすべきは，キーノートのさわりと Databricks 社が開発中の Databricks Cloud の機能についてだと思います．この記事では，Spark とはなにかという基本的なことについては触れませんのでご了承ください．Spark 自体の説明については，後日改めて記事にしたいと思います． Spark がなんぞやというのがわからない人にとっては，この記事を読み進めるのが辛いかもしれません。本記事を読む上で抑えるべきことはつぎの２つです． Apache Spark はビッグデータ関連の Apache プロジェクトの中でもっとも活発なプロジ
Run Spark on EMRってどんな仕組みになってるの？
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりどころ、トラブルシューティング方法などをご紹介します。併せて、Hadoop/Spark に関係する S3 のサービスアップデート、S3 関連の Hadoop
Collaborative Filtering with Spark
This document summarizes an approach for scaling implicit matrix factorization to large datasets using Apache Spark. It discusses three attempts at implementing alternating least squares for collaborative filtering in Spark. The first two attempts shuffle data across nodes on each iteration. The third attempt partitions and caches the user/item vectors, then builds mappings to join local blocks of
Using Spark to Ignite Data Analytics
At eBay we want our customers to have the best experience possible. We use data analytics to improve user experiences, provide relevant offers, optimize performance, and create many, many other kinds of value. One way eBay supports this value creation is by utilizing data processing frameworks that enable, accelerate, or simplify data analytics. One such framework is Apache Spark. This post descri
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DMM.com - DMMのビッグデータ分析のご紹介 ～Sparkによるリアルタイムレコメンド～
GitHub - amplab/ml-matrix: Distributed Matrix Library
Apache Spark the Fastest Open Source Engine for Sorting a Petabyte
Cloudera Hybrid Data Community
GitHub - intel-machine-learning/DistML: DistML provide a supplement to mllib to support model-parallel on Spark
Spot Instance + Spark + MLlibで実現する簡単低コスト機械学習