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![Real-Time Integration with Apache Kafka and Spark Structured Streaming](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/593dbd44f5abc44eb1c5d73ef2dfaf603b58ec40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.databricks.com%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2F2023-11%2Fdatabricks-og-universal_0.png%3Fv%3D1700037242)
こんにちわ、みけです。 もう、Streamの書きすぎで、 なんだか、for文が書けない身体になってしまいました(大袈裟) というわけで、Streamなのですが、 慣れていないと 「はよ!Supplier<?>、BinaryConsumer<?, ?>をはよ!」 とIDEにせかされて、 あれっ?これってなんだっけ?ってなってしまう のではないかと思います。 というわけで、Streamで使う用途で Functional Interfaceをまとめてみることにしました。 Streamの生成(source)に用いるもの Supplier<T> 引数なしで、オブジェクトを生成するFunctional Interfaceです。 Stream#generateメソッドで利用します。 例 @Test public void supplier_Tのサンプル () { final AtomicInteger
ウェブやインターネットコマースの隆盛によって、とてつもなく巨大なデータセットが出現し、そして、データマイニングによってそれらから情報が抽出されている。 巨大なデータに対するマイニングにおいては、従来から知られているアルゴリズムがそのままでは機能しないことが多い。巨大なデータを扱う上でこれまでとは違った処理戦略や技法が必要となる。 本書はデータマイニングにおいて重要な問題の解決に使われてきており、さらに巨大なデータセットに対しても使用できる実用的なアルゴリズムを、データベースやウェブ技術の分野で著名な原著者が解説する。 まず、データマイニングの本質や、データマイニングがどのように扱われているかを概観する。次に、今後非常に大量のデータの解析を行う際に、クラウドコンピューティングとともに重要視されると考えられ、この後の章の議論に必須のものとなるマップレデュースを解説する。その後、類似するアイテム
概要 gulpの入門記事を以下に書いて行きます。 目次 gulpとは gulp sample gulp支える技術(Streamと並行性) grunt vs gulp どっち使う? gulp.jsとは いわゆるフロントエンド周りの task runner build tool Gruntあるでしょ その通り いわば、Gruntの簡易版 去年位?出来た後発のtool 最近、blog記事も増えてきた 公式Page売り文句 複雑なtaskも管理し易く、simpleで、使うのが簡単 一時fileのdisk書き込みが無いので早くて能率的 simpleで期待通り動くようにPluginのGuidelineがある APIが小さく学習時間かからない リソース gulp公式page 入門記事 クラスメソッドさんの入門記事 shuheiさんのqiita記事 sample多め anatooさんの入門記事 Shump
こんにちは。kimukimuです。 昨日はクリスマスイブでしたが、皆さんはどのように過ごされたでしょうか? 私はケーキは買う派ではなく、自分で作る派です。……まぁ、食べるのも自分なのですが…… クリスマスはさておき、今日はKinesisとStormに関する内容です。 AWS re:Invent 2013 で 発表されたAmazon Kinesis が12/17にPublic Betaになり一般公開されましたね! 以下のように、KinesisはStormのコネクタを含んでいる、ということなので、さっそく試してみましょう。 Kinesis does include a connector for porting data to Storm, which AWS General Manager for Data Science Matt Wood said is a possibility in
個数と平均と合計、最大、最小を取るのであれば、標準でできます。 IntSummaryStatistics iss = IntStream.of(2, 5, 7) .summaryStatistics(); System.out.printf("%d %d %.1f%n", iss.getCount(), iss.getSum(), iss.getAverage()); ただ、二乗和とかを取ろうと思うと、自分で畳込み処理をする必要があります。 public static class Statistics{ int squared; int total; int count; } Statisticsvs = IntStream.of(2, 5, 7).collect( () -> new Statistics(), (v, i) -> { v.count++; v.total += i; v
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