PythonとSensorTag, Kafka, Spark Streamingのストリーム処理 - Part 5: Apache Toree でJupyterからSparkに接続する | masato's blog
Sparkクラスタを用意していくつかサンプルコードを書いていこうと思います。Pythonのデータ分析や機械学習の実行環境としてJupyterは多くの方が利用していると思います。Apache ToreeでSparkアプリも同じようにJupyterからインタラクティブに書くことが目的です。ブラウザから実行できるScalaのREPLしてもJupyterを使うことができます。 Spark SparkクラスタをDocker Composeで構築します。Docker HubとGitHubに多くのSpark Standalone Cluster用のイメージとdocker-compose.ymlが公開されています。 semantive/sparkproduktion/jupyter-pysparkgettyimages/docker-spark いくつか試しましたがsemantive/sparkがシンプル
クイック スタート:テンプレートを使用した Apache Spark クラスターの作成 - Azure HDInsight
このクイックスタートでは、Azure Resource Manager テンプレート (ARM テンプレート) を使用して、Azure HDInsight に Apache Spark クラスターを作成します。 その後、Jupyter Notebook を作成し、それを使用して、Apache Hive のテーブルに対する Spark SQL クエリを実行します。 Azure HDInsight は、全範囲に対応した、オープンソースのエンタープライズ向けマネージド分析サービスです。 HDInsight の Apache Spark フレームワークにより、メモリ内処理を使用した、高速の Data Analytics とクラスター コンピューティングが可能になります。 Jupyter Notebook を使用すると、データを対話的に操作したり、コードと Markdown テキストとを結合したり、
spark 2.0系Tips #1 Jupyterでpyspark - Qiita
概要 みんな大好きJupyter notebook(python)上で、Pyspark/Cythonを使っていろんなことをやる。とかいう記事を書こうと思ったけど、1記事に詰め込みすぎても醜いし、時間かかって書きかけで放置してしまうので、分割して初歩的なことからはじめようとおもった。 ということで、今回は、Jupyter起動して、sparkSession作るだけにしてみる。 使用バージョン Python == 3.5.1 Spark == 2.0系最新（branch-2.0をビルドしたもの） notebook == 4.2.1 Sparkの最新安定バージョンは、2016-07-01現在1.6.2なんだけど、もうgithubには2.0.0-rc1出てたりする。しかもrc1出て以降も、バグフィックスとかcommitされているので、結局今使っているのは、branch-2.0をビルドしたもの。 ちな
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