2015年も、はや残り半年。今年はキラ星のごとく現れたスターシェフの豊作年である。 ということで2015年上半期のスターシェフ総括として、東京カレンダー的有名店から独立した、今後予約が取れなくなる(もう取れないところも!?)青田買いならぬ青田喰い店をピックアップした。 ENZINE まずは、神楽坂の中華からいこう。 神楽坂といえど、地元民もほとんど通らない隠れ路地。その一角に、2015年2月1日にオープンした『ENGINE』(エンジン)は、中華好きにおなじみの赤坂の名店『うずまき』で長年シェフを務めた松下和昌シェフの店だ。 黒板に並ぶメニューには、冬ならふぐや牡蠣、春には山菜など、和の食材が見て取れる。 「中華料理にはない季節感を日本の食材を使って表現したい」という松下シェフ。食材の香りや味を繊細に引き出す料理は、紹興酒はもちろんのこと、ワインや日本酒ともすんなりなじむ。 自由闊達なコース
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」(http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf)です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは? 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは? 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
先日、Spark 1.4.0 がリリースされ、多数のアップデートがある SparkR 運用モニタリングとDAGのビジュアライゼーション REST API DataFrame API この中でも、SparkR という、統計言語 R から Sparkを利用できる拡張を今回は試したい。他のHadoop関連記事では、無視されやすい Windows も取り扱う。 R には、以前から、SparkR-pkg(https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg/) というプロジェクトが Github上にあり、今回、これが本家に統合された形のようだ。 ビルド済みパッケージの入手 まずビルドからはじめるが、ビルドが面倒ならば、Windows にも対応したビルド済みパッケージを以下から入手できる。 Spark 1.4.0 のビルド 以前のこの記事シリーズと同じく、まずは、ビル
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