Real-Time Integration with Apache Kafka and Spark Structured StreamingUnified governance for all data, analytics and AI assets
Java 8でSpark 2.0.0が楽しそう - Challenge Engineer Life !
今年はDropwizardが盛り上がる、という話をチラホラ聞きます。 今年流行るかもしれないDropwizardフレームワークを使ってみる 2014ブレイク確実！JavaベースのポータブルなWebフレームワーク Dropwizard DropwizardでWebアプリケーションを作る リリースノートをみるとバージョンとしては2013年3月に0.6.2が出て、2014年6月現在0.7.x系のようです。 0.7.0-SNAPSHOTのリリースノートみると、「Upgraded to Java 7」とあって、Java 8出たんだけどなぁと思ったり。 そこで思い出したのですが、Java 8が出たとき話題になっていたSparkってどんななんだろう？と触ってみました。 Spark Micro Web Framework トップページの作りがうまい感じで http://www.sparkjava.com/
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
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
Hadoop MapReduceを全置き換え、スペインStratioがSpark採用事例を発表
ビッグデータ分析ソフトを手掛けるスペインのStratioは、インメモリーのビッグデータ分析ソフト「Spark」の採用事例を公開した（発表資料）。同社は7年以上前から、顧客向けのビッグデータ分析にHadoop MapReduceを使ってきたが、2013年からSparkの利用を始め、今ではMapReduceを完全にSparkに置き換えたという。 同社は2013年までの6年間ほど、MapReduceにリアルタイム処理エンジンの「Storm」を組み合わせたラムダアーキテクチャを採用してきたが、「開発やデプロイ、サポートなどの面で、次第に複雑さが増してきたため、より良い技術を探した結果、Sparkを見つけ、採用することにした」（同社）という。 Stratioは、通信事業者のスペインTelefonicaやホテル事業を手掛けるスペインNH Hotelsといった企業に向けて、ビッグデータ分析基盤を提供して
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実際のところ Spark ソースコードリーディングだった #hadoopreading #16 はネ申回だった！ - #garagekidztweetz
Hadoop ソースコードリーディング #16 日 時： 2014年5月29日（木） 19:00～21:00 （受付開始 18:45） 場 所： 豊洲センタービル （NTTデータ） ← いつもの隣のビル！ 地 図： http://www.nttdata.com/jp/ja/corporate/profile/guide/map.html （有楽町線豊洲駅3番出口を出て、左手奥の建物。エスカレータを上がった1Fに受付を設営します） 定 員： 120名 Spark 、個人的にはまだ触ったことがないのだけれど、久々に Hadoop ソースコードリーディングが開催されるということで、参加してきました。 今回は、 Hadoop ソースコードリーディングというより、 Spark ソースコードリーディングだったというのはおいておいて、、 飲み食いなし！ 本当にソースを読んだ！！ スピーカーなお三方のプレ
Spark Internals - Hadoop Source Code Reading #16 in Japan
Apache Spark Introduction and Resilient Distributed Dataset basics and deep diveSachin Aggarwal
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