QCon Tokyo 2015での発表資料です。 「Apache Sparkがデータサイエンティストの次世代分析基盤となる」というテーマで発表しました。 前編はこちら→http://www.slideshare.net/x1ichi/spark-47265009?qid=75406dab-5016-4a0e-ba9a-772265434480
Sparkを用いたビッグデータ解析 〜 前編 〜
QCon Tokyo 2015での発表資料です。 「Apache Sparkがデータサイエンティストの次世代分析基盤となる」というテーマで発表しました。 前編はこちら→http://www.slideshare.net/x1ichi/spark-47265009?qid=75406dab-5016-4a0e-ba9a-772265434480
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Mesos - Cluster & Framework Mgmt
Apache Mesos is a cluster manager that makes building and running distributed systems, or frameworks, easy and efficient. Using Mesos you can simultaneously run Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm,k and many other applications on a dynamically shared pool of resources (machines). Mesos itself is a distributed system made up of masters and slaves. You should have been given master_node_hostna
Spark0.3サンプル(Hishidama's Spark0.3 example Memo)
概要 Sparkでのプログラミングは、Scalaのコレクションの関数の記述と似ている。 ScalaのコレクションではRangeやList等のインスタンスを作ってそれに対してmapやfilter関数を呼び出すが、 SparkではまずSparkContextというオブジェクトを作り、そこからコレクションっぽいオブジェクトやファイルを読み込むイテレーターを生成する。これらはRDDという名前のクラスで表されており、RDDにmapやfilterといった関数が定義されている。 import spark._ import SparkContext._ SparkContextは「spark.SparkContext」なので、spark配下のクラスをインポートする。 RDD関連は暗黙変換を利用しているので、SparkContextオブジェクトのメソッドもインポートしておく必要がある。 object Sam
Apache Sparkメモ(Hishidama's Apache Spark Memo)
概要 [/2017-01-14] Hadoopとの比較 [/2014-09-12] サンプル [/2017-01-22] インストール 開発環境の構築 [2017-01-22] インストール [/2017-01-14] Sparkシェル [/2014-09-19] 実行方法 [/2017-01-18] API（RDD系） SparkContext [/2014-09-15] RDD [/2017-07-26] パーティション [2014-09-07] Kryo（シリアライズ） [/2015-01-15] Spark SQL [/2014-09-02] Hive操作 [2014-09-01] Streaming [2014-09-02] API（Dataset系） SparkSession [2017-01-14] Dataset [/2020-10-08] Encoder [2017-01
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
