EMR上でMahoutを使ってレコメンデーション | DevelopersIO
7月にAWS Big Data Blogというブログが始まったのですが、最初の記事がBuilding a Recommender with Apache Mahout on Amazon Elastic MapReduce (EMR)というタイトルでEMR上でMahoutを使ってレコメンデーションを行ってみるというものでした。EMR上でMahoutというと既にAmazon Elastic MapReduce入門 〜 Apache Mahoutでレコメンデーション！というエントリーがありますが、こちらはAmazon EMR CLIを使っていることもあり、ブログにしてみました。 Building a Recommender with Apache Mahout on Amazon Elastic MapReduce (EMR)について まず機械学習の概要について説明した上でMahoutを使って
Amazon Elastic MapReduceで日本語のwordcountを試した時のメモ #jawsug - 働かないプログラマのメモ帳
Amazon Elastic MapReduceで日本語のwordcountを試したので、備忘録的な意味も込めてその時のメモをまとめます。pythonで書いてますが、形態素解析のライブラリがあればどの言語でも大丈夫だと思います。 目次 Amazon Elastic MapReduce Ruby Clientインストール hadoopの設定 形態素解析エンジンIgo用の辞書構築 bootstrap.sh作成 mapper.py作成 reducer.py作成 入力ファイル作成 jobflow作成 step追加 処理結果確認 jobflow停止 Amazon Elastic MapReduce Ruby Clientインストール http://aws.amazon.com/developertools/2264 からダウンロードしてきます。 $ wget http://elasticmapred
961万人の食卓を支えるデータ解析
This document discusses Hadoop and its ecosystem. It covers Hadoop distributions like Cloudera and Amazon's Elastic MapReduce service. It also discusses running SQL-like queries using MapReduce and moving data between MySQL and Hadoop. Key algorithms like map and reduce functions are explained through examples. Different Hadoop deployment options on EC2 like standalone, Cloudera, and EMR are also
Amazon Elastic MapReduceでperlを使った処理をしてみる
http://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/ を読むとAmazon Paymentに誘導されるけどアメリカ国内向けなので使えないっぽい。 http://kzk9.net/blog/2009/04/reviewing_amazon_elastic_map_reduce.html を読んだら https://console.aws.amazon.com/ から触れるとのことで、既存の決済に合算できた。 #!/usr/bin/perl # mapper.pl use strict; use warnings; while (<>) { my ($uri) = ($_ =~ /"(?:GET|POST|HEAD) ([\S]+?) HTTP/); print "$uri\n"; } #!
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