Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）（デブサミ 2016 講演資料） Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ 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 土橋 昌 吉田 耕陽 イベントページ http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/session/991/Read less
Apache Spark で分散処理入門 - Qiita
Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.0 /_/ 2016年7月末にApache Spark 2.0.0がリリースされ、始めてみたので色々メモ メモなのでご容赦ください🙇 また、この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。 これからも随時編集していきます Apache Spark とは 上の画像はhttps://spark.apache.orgから、場合によってはHadoopのMapReduce100倍速いらしいです、強い、Spark Sparkは巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワーク。 (Java Magazin
AWS Glue（分析用データ抽出、変換、ロード (ETL) ）| AWS
この図は、AWS Glue のユーザーが、複数のデータ統合エンジンを使用したジョブワークロードを作成するために、インターフェースオプションを選択する方法を示しています。左側に 1 つ、真ん中に 2 つ、右側に 1 つ、計 4 つのセクションを表示します。 左側の最初のセクションは、「データソース」と呼ばれています。 「Amazon S3」、「Amazon DynamoDB」、「Amazon EC2 上で実行するデータベース」、「データベース」および「SaaS」の、データソースが含まれます。 最初のセクションに、「インターフェースの選択」という図の上部にある真ん中のセクションを指す矢印があります。 この 2 番目のセクションには、3 つのセクションが含まれています。「AWS Glue Studio」、「Amazon SageMaker ノートブック」、「ノートブックと IDE」の 3 つです
Apache Spark、Sparkシェルで手軽に分散処理
Apache Spark、Sparkシェルで手軽に分散処理：リアクティブプログラミング超入門（終）（1/2 ページ） 今回は、分散処理フレームワークの概要や、Apache Hadoop、MapReduce、Apache Sparkの概要を説明し、Apache Sparkの使い方を紹介します。 リアクティブプログラミング（RP）の概要や、それに関連する技術、RPでアプリを作成するための手法について解説する本連載「リアクティブプログラミング超入門」。Lightbend社のリアクティブ開発プラットフォームである「Lightbend Reactive Platform」を使用して、実際にリアクティブなアプリケーションを作成しています。 前回の記事では、Lightbend Reactive Platformの構成要素の一つである、マイクロサービス向けフレームワーク「Lagom」を紹介しました。今回は
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