Spark: DataFrames And JDBC | | Infoobjects
For Spark 1.3 onward, JdbcRDD is not recommended as DataFrames have support to load JDBC. Let us look at a simple example in this recipe. Using JdbcRDD with Spark is slightly confusing, so I thought about putting a simple use case to explain the functionality. Most probably you’ll use it with spark-submit but I have put it here in spark-shell to illustrate easily. Database Preparation We are going
Apache Spark の JdbcRDD を使ってみた結果 - Qiita
概要 前回の投稿で Apache Spark 使ってアクセスログを解析して、CSVファイル出力をやってみましたが、 Apache Spark を使ってアクセスログを解析して、その結果をCSVファイルに出力してみた。 今度はアクセスログじゃなくてMySQLのデータを Apache Spark 使って集計出来るかを試してみました。 経緯 user 1 --- n entry のようなテーブル関連で各userレコードに関連するentryの数とそのentryのキーなどの情報を知りたくて、 またCSVファイル(ｗ)で出力してチーム内で共有しようと思ったのです。 ただ、userテーブルのレコード数が80万件近くあり、普通に slick 使った集計スクリプトだと、クソ遅くてやってられん。(← ク○コードだからかも。。) そこで。。 分散処理できないかなー ↓ Apache Spark でできないかなー
One-hot - Wikipedia
one-hot (ワン・ホット) は、デジタル回路のビット列において、1ビットだけHigh(1)であり、他はLow(0)である状態を指す[1]。類似のものとして、0が1つだけで、他がすべて1であるようなビット列をone-cold(ワン・コールド)と呼ぶことがある。 応用[編集] one-hotエンコーディングはしばしば状態機械の状態を表すのに用いられる。二進法やグレイコードを使うときにはその状態を決定するためにデコードが必要だが、one-hotを使うときには不要である。というのも、one-hotではビット列のn番目のビットがHighであればn番目の状態を表していることになるからである。 15個の連続する状態を持つリング・カウンタは状態機械の一例である。one-hotでこれを実現するには、15個のフリップフロップを一列に並べて、それぞれのフリップフロップのQ出力が次のフリップフロップのD入力
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EPSON DIRECT Endeavor TB01S 仕様と周辺機器
Big Data Processing with Apache Spark – Part 1: Introduction
