分散マトリックス(spark)の種類 - Qiita
sparkの分散マトリックスの種類 分散マトリックスについて、ざっくりまとめたページを探したが見つからなかった。色々見たが公式ドキュメントやReza Zadehさんの発表資料に書いてあることから情報を抽出しておく。あくまでもベースとなるガイドラインなので、細かなニーズについては個別にRDDを使って書くしかない。 3つの分散マトリックス spark/MLlibには各マシンにどのように分散するかの方式により - RowMatrix(by rows) - CoordinateMatrix(by entries) - BlockMatrix(by blocks) のように3パターンが用意されている。 それぞれ行、セル、ブロック（セルの塊）での単位で各マシンに保持する。 RowMatrix 基本はRowMatrixで良いが、行番号を意識してインデックス化しておきたい時はIndexedRowMatri
EMRのログをS3/Localから追う - Qiita
概要 諸事情でYARNやSparkのWebUIがすぐに見れない、でもEMRのStepがなんか失敗しているのでログを見たい！というときにS3から見る方法。 というかEMRのログで作られる各中身の確認 前提 emr-4.7 Spark 1.6 Hadoop 2.7 ログ出力先にS3の任意のフォルダを指定。 ログディレクトリの構成 cluster EMR clusterはそれぞれIDを持ちます。（例： j-2540JQ2HFN027 ） containers 各Hadoopアプリケーションにおいて、分散環境上に複数のコンテナが立てられます。 各アプリケーションはIDを持ちます。（例： application_10000032000_0001 ） 各コンテナはIDを持ちます。applicationのIDにコンテナ用の通し番号が付いた文字列になります。（例： container_1000003200
Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasetsを読んだ - EchizenBlog-Drei
SparkやMahoutで使えるALSというのがよくわかっていなかったので調べていたのですが、単にMatrix Factorization（MF）の学習法の名前でした。そういえば聞いたことある気がしてきた・・・。 それはそれとして、Sparkのドキュメントで紹介されていた、Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasetsという論文が面白そうだったので読んでみました。 Matrix Factorzationのようなレーティング予測よりも、普通の協調フィルタリングのようにレコメンドすべきかどうかを予測するほうが実用上重要だよね、という話。まさにそう思っていたので、読んでよかったと思える論文でした。 概要 MFはユーザによるレーティングが教師データとして与えられていて、これを予測します。このような問題設定をExplicit Feedba
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
SparkInternalsで知る、Sparkの内部構造概要（Architecture） - Qiita
はじめに こんにちは。 前回に引き続き、SparkInternalsを訳していきます。 前回と同じく以後は下記の判例となります。 SparkInternals訳文 コメント 既に3章でSparkジョブについて記述しているが、本章では全体のアーキテクチャと、Master、Worker、Driver、Executorといった要素が如何に協調してジョブを終了させるかについて記述する。 図を用いて理解したい場合はコードの部分は読み飛ばしてもらって構わない。 Deployment diagram 概要章にて、下記の図を用いて概要説明を行った。 次はこの図の詳細についてみていく。 Job submission この図はどのようにMasterノード上に存在するDriverプログラムがジョブを生成し、Workerノードに登録するかを示している。 Driver側の振る舞いは下記のコードの流れとなっている。
Apache Sparkの3つのAPI: RDD, DataFrameからDatasetへ - yubessy.hatenablog.com
はじめに Sparkの基本的な仕組み データコレクションの操作のためのAPI 1. RDD - ネイティブなオブジェクトのコレクション 2. DataFrame - 基本的な型の値からなるテーブル RDD v.s. DataFrame 3. Dataset - RDDとDataFrameの長所を併せ持つコレクション RDD, DataFrameからDatasetへの書き換え DataFrameからDatasetへ RDDからDatasetへ おわりに はじめに Livesense Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 昨今ではAmazon Elastic Mapreduce (EMR)などのマネージドサービスの登場により、分散データ処理基盤を構築・運用するハードルは劇的に下がっています。 ソフトウェアの選択肢も広がり、特にApache Sparkはオンメモリ処理を
Apache SparkのSpark Standalone Modeを動かしてみる - CLOVER🍀
前回SparkでHello World的なことをやりましたが、今回はSpark Standalone Modeを試してみることにします。 Spark Standalone Mode https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html が、そもそもこれってSparkでとりうるDeployment Modeの一種らしく、クラスタについての用語を見ておく必要がありそうです。 Cluster Modeの用語を読む Cluster Mode Overview https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html ここでのGlossaryという項目に着目すると、それぞれこんな感じ…？ 用語 意味 Application ユーザーがビルドした、Spark上に載せられるもの。ク
How NOT to pull from S3 using Apache Spark
S3 is NOT a file systemApache Spark comes with the built-in functionality to pull data from S3 as it would with HDFS using the SparContext’s textFiles method. textFiles allows for glob syntax, which allows you to pull hierarchal data as in textFiles(s3n://bucket/2015/*/*). Though this seems great at first, there is an underlying issue with treating S3 as a HDFS; that is that S3 is not a file syste
あの日見たYARNのお仕事を僕達はまだ知らない。 - Qiita
あなたが実行したジョブのこと考えてない間、ずっとYARNがジョブのこと考えててくれてたんだ みなさんはYARNの存在をどれだけ気づいてあげられているだろうか。 よくSparkと一緒にYARNって単語はよくみるよねー 知ってる知ってる、よく図とかでMapReduceとかの下にいるやつだよね？ クラスタのリソースを管理してるんでしょ、たしか？ いや、間違ってはいないし、やっていることをあたっているんだけど、実はいつも頑張ってくれているYARNのことをもっと理解してあげてもいいじゃないか! ただ、 いざ調べてみると日本語の情報が少ない なんかざっくりリソース管理を行うぐらいしか書いてない もしくはいきなり細かい話から始まってよくわからない というのがちまたの現状なので、聖なる夜に暇を持て余した私が、いつも頑張ってるYARNのお仕事を紹介しようと思います。 YARNの素晴らしさを熱く語りたいところ
[Spark][Scala] Spark2.0でEncoderを用いてDatasetを生成してみる | DevelopersIO
はじめに 分散環境での大規模データ処理エンジンであるSparkの最新バージョン 2.0 が先月リリースされました。主にSQL周りのAPIとDataFrame/Dataset周りのAPIに改良がなされており、具体的には以下のような変更がありました。 DataFrameとDatasetの統合 従来のSQLContext,HiveContextに代わる新しいエントリポイントであるSparkSessionの導入 共有変数であるアキュムレータAPIのリプレース（従来のAPIはDeprecated) DataFrameで動く機械学習API(org.apache.spark.ml.~)の拡充 機械学習APIで構築したモデルの永続化と他言語SDKへの共有 R向け分散アルゴリズム Datasetは1.6からすでに導入されているAPIですが、今回2.0の変更にともなって改めて外部のデータからDatasetに格
![[Spark][Scala] Spark2.0でEncoderを用いてDatasetを生成してみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0d0f0bcdc6c7561854f8c2a9ec60b7a0f1f63044/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fspark.png)
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
Apache Spark - partitionについて - - Qiita
はじめに この記事は、Apache Sparkのpartitionの概念について例題を添えてまとめてみようと試みた記事です。 Apache Sparkの概要についてはApache Spark で分散処理入門をどうぞ。 例題で見るパーティションのイメージ 以下は、Apache Sparkの分散処理のイメージを例題とともに図解しているものです。 まず、使う関数の説明、次にその処理のイメージ、最後にソースコードの順番で紹介しています。 パーティションの使い方が異なる三例を紹介します。 - filter関数の例 - flatmap関数の例 - reduceByKey関数の例 filter関数の例 要素単位の変換としてはmap()やfilterなどがあります。 関数 説明
Sparkアプリケーションの実行方法（spark-submit） - TASK NOTES
Spark アプリケーションの実行コマンドである spark-submit の使用方法と実行のサンプルプログラムです。 spark-submitコマンド spark-submitの基本構文は以下の通りです。 $ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \ --master <master-url> \ --class <main-class> --name <name> ... # other options <application-jar> \ [application-arguments] Submitting Applications - Spark Documentation 次のような起動オプションがあります。全てのオプションはspark-submit --helpで確認できます。 Options 内容 --master 動作モード。省略した場合は loc
Spark on EMR(YARN対応)を動かす - Qiita
はじめに ほとんどのデータをS3に突っ込んでいる場合、アドホックな分析であったり統計モデル作成をしたりする際に、適当にバケットまるっとロードしてSparkSQLでクエリなげたりMlibに突っ込むというのは割りとよくあることかと思います。 EMRでSparkを動かす際に、これまではYARNに対応しているBootstrap Actionが無かったので設定がだるかったのですが、awslabsがYARN対応のbootstrap actionsを出しているのでそれを試してみます。 http://blogs.aws.amazon.com/bigdata/post/TxO6EHTHQALSIB/Getting-Started-with-Amazon-EMR-Bootstrap-Actions https://github.com/awslabs/emr-bootstrap-actions/tree/ma
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Prevent Duplicated Columns when Joining Two DataFrames — Databricks Documentation
Dynamic Resource Allocation Spark on YARN
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spark-testing-base/sbt at master · holdenk/spark-testing-base · GitHub
emr-bootstrap-actions/spark/examples/spark-submit-via-step.md at master · aws-samples/emr-bootstrap-actions
Spark Framework tutorials - Spark Java tutorials