Kafka+Spark Streaming+Elasticserachによるシステム構築と検証の進め方
はじめに 前回はSpark Streamingの概要と検証シナリオ、および構築するシステムの概要を解説しました。今回はシステムの詳細構成と検証の進め方、および初期設定における性能測定結果について解説します。 この検証ではメッセージキューのKafka、ストリームデータ処理のSpark Streaming、検索エンジンのElasticsearchを組み合わせたリアルタイムのセンサデータ処理システムを構築しています。今回はKafkaとElasticsearchの詳細なアーキテクチャやKafkaとSparkの接続時の注意点も解説します。 システムの詳細構成 マシン構成とマシンスペック 評価に向けたマシンの初期構成を図1に示します。本システムは以下のノードから構成されます。 センサデータを収集してKafkaに送信する収集・配信ノード Kafkaクラスタを構成してメッセージの受け渡しを行うキューとして
JavaScriptのプロトタイプからオブジェクト指向を学ぶ - Qiita
JavaScriptの「プロトタイプ入門」 JavaScriptはオブジェクト指向です。 クラスという概念はないため、 擬似的なクラスの表現を使ったパターンがあります。 ただ今回はそちらではなくプロトタイプベースの説明をします。 その前にコンストラクタについて知らない人はこちらへ。 JavaScriptのクラス？コンストラクタ？ プロトタイプって？ そもそもプロトタイプってなに？ 実は、、プロトタイプとは「オブジェクト」のことなんです。 そして感覚としては親だと思って大丈夫です。 親の能力は子にも受け継がれている。。的なニュアンスですね。 （まぁ意味合いはちがいますがw） prototypeプロパティ ここで新規に関数を生成してみましょう。 そうするとprototypeプロパティが自動で作成されます。 このように関数を生成した時点で、 proto.prototypeプロパティが自動で生成さ
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思っている初心者のための経験的なアドバイス フェイズを分割することで、マネージメントしやすくすることを薦めている 各フェイズごとに、新規学習者へのおススメと知見を含んでいる イントロダクション ディープラーニングの研究してるから、ディープラーニングのアプリケーショ
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