docker-stacks/all-spark-notebook at main · jupyter/docker-stacksA tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
GitHub - BruceDone/awesome-crawler: A collection of awesome web crawler,spider in different languages
Scrapy - A fast high-level screen scraping and web crawling framework. django-dynamic-scraper - Creating Scrapy scrapers via the Django admin interface. Scrapy-Redis - Redis-based components for Scrapy. scrapy-cluster - Uses Redis and Kafka to create a distributed on demand scraping cluster. distribute_crawler - Uses scrapy,redis, mongodb,graphite to create a distributed spider. pyspider - A power
「Apache Zeppelin」のインストール方法まとめ - Qiita
次世代データ分析基盤としてApache Sparkが非常に注目されていますが、データ分析の重要な要素としてデータの可視化（Visualization）が挙げられます。 PythonやRではその辺のツールも充実しています。（Matplotlib, ggplot etc...) さらに、インタラクティブ環境下でコード実行したり、グラフを描画することが可能なiPython NotebookやRStudioなどは分析者にとって非常に便利です。 Apache SparkをiPython Notebookのような環境で動作させるソフトウェアとして、現在Databricksが「Databricks Cloud」を開発しています。 しかし、現在一部のユーザにしか公開されていないため、誰でも気軽に使える環境にはなっていません。そこで、Databricks Cloudと同じような環境を提供してくれる「Apac
Python vs. Scala vs. Spark
Update 20 Jan 2015 Thanks to a suggestion from a reddit comment, I added benchmarks for the python code running under PyPy. This makes the results even more interesting. PyPy actually runs the join faster than Scala when more cores are present. On the other hand, it runs the sort slower, leading to an approximately equal performance when there are more than 2 cores available. This is really good n
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GitHub - dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow
ScalaからTensorFlowのJava APIを呼びだすぞい - Qiita
C#／Scala／Python／Ruby／F#でデータ処理はどう違うのか？
Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics
TechCrunch | Startup and Technology News
