CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
TechCrunch | Startup and Technology News
The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent layoffs tracker Layoffs.fyi. Companies like Tesla, Amazon, Google, TikTok, Snap and Microsoft have conducted sizable layoffs in the…
Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
Scala in Large Scale Systems
How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.
Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる | ALBERT Engineer Blog
はじめに 先日の Mahout Project からのアナウンス “Goodbye MapReduce” にもあるとおり、今後の大規模データ処理の基盤として Apache Spark がここ最近注目されています。 そんな今熱いプロダクトである Spark に関して、その上で動く機械学習ライブラリ MLlib の K-means 実装を わけあって Java から利用してみる機会があったので、その使い方や特性を簡単にまとめてみました。 MLlib の K-means 実装について 現時点 (バージョン 0.9.1) での K-means 実装について、簡単に説明します。 距離計算は「ユークリッド距離」しか提供されていません。 KMeans#findClosest() → MLUtils.fsuaredDistance() のあたりを読むと分かるかと思います。 Spark の JIRA を見て
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（前編） - ALBERT Engineer Blog
はじめに 当ブログでは Apache Spark プロジェクトの機械学習ライブラリ MLlib について何度か取り上げました。 Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 今回のエントリでは MLlib の協調フィルタリングについて書きます。 アルゴリズムの簡単な解説と Java からの利用方法、性能評価実験などの話をします。 Spark 1.1.0 が9月にリリースされてからしばらくたってしまいましたが、1.1.0 から実装された機能も紹介します。 少し長くなるので前・後編に分かれます。 以下では Spark 1.1.0 を想定しますが、このあたりは今も発展中であり、以降のバージョンではまた違う話になっている可能性が高いのでご注意ください。 MLlib における協調フィルタリング
Hadoop超える機械学習向きのビッグデータ処理基盤、Spark 1.0が正式公開
米Apache Software Foundationは、ビッグデータ処理を分散クラスター上で高速に実行できる処理基盤「Spark 1.0」を2014年5月30日（米国時間）に公開した。 HDFSを介してストレージ経由のやり取りが多くなるHadoopと比べて、インメモリー処理を主体とするSparkでは、より高速で低遅延の分析が可能となる。次世代のビッグデータ処理基盤として期待が集まっているフレームワークである。 SparkではHadoopと同じく、処理対象となるビッグデータをHDFSから読み取ることができるが、以後の処理は基本的にインメモリーで行う。このため、機械学習やグラフ計算のように繰り返し型の計算が多い処理を、Hadoopよりも高速に実行できる（関連記事：NECがビッグデータの機械学習を高速化する技術を開発、インメモリー処理やMPIを導入）。 Sparkは、もともと米Universi
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Spark Summit2016報告会＆データ分析勉強会
GMO プライベート DMP で ビッグデータ解析をするために アプリクラウドで Apache Spark の検証をしてみた
https://downloads.typesafe.com/website/presentations/ScalaDaysSF2015/T3_Wendell_Spark.pdf
Building a Unified "Big Data" Pipeline in Apache Spark by Aaron Davidson at ScalaMatsuri2014
ビズリーチの新サービスをScalaで作ってみた 〜マイクロサービスの裏側 #jissenscala
GitHub - ooyala/spark-jobserver: REST job server for Spark. Note that this is *not* the mainline open source version. For that, go to https://github.com/spark-jobserver/spark-jobserver. This fork now serves as a semi-private repo for Ooyala.
Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics