Databricks documentation
Databricks documentation provides how-to guidance and reference information for data analysts, data scientists, and data engineers solving problems in analytics and AI. The Databricks Data Intelligence Platform enables data teams to collaborate on data stored in the lakehouse. See What is a data lakehouse? Find docs for other clouds Databricks technical documentation is organized by cloud provider
ドナー隊 - Wikipedia
パトリック・ブリーンの日記の28ページ。1847年2月末の状況が記されている。「26日（金曜）（中略）昨日ここでマーフィー夫人がミルト[注釈 1] を食べ始めようと思うと言った。まだそうしてないと思う。悲惨だ」 ドナー隊（ドナーたい、Donner Party）、あるいはドナー＝リード隊（Donner-Reed Party）とは、1846年5月にアメリカの東部からカリフォルニアを目指して出発した開拓民のグループである。 さまざまな事件や誤りのために旅程は大幅に遅れ、1846年 - 1847年の冬をシエラネバダ山脈で雪に閉ざされて過ごすことになり、事実上の遭難状態に陥った。開拓民の一部は生存のため人肉食に及んだ。この一件を指して特に「ドナー隊（遭難）事件」「ドナー隊の悲劇」と呼称されることもある。 19世紀半ば当時、アメリカ東部から西部への幌馬車による旅は通常4 - 6か月を要した。しかしドナ
AI俳句「一茶くん」 | SAPPORO AI LAB
以下のレポートは、Sapporo AI Lab事務局から一般財団法人さっぽろ産業振興財団 へ提出された報告書を基に作成しております。 １．概要 1.1.目的 2017年9月にスタートした本実証実験は、AI が最も不得意とされている「感性」や「独創性」の結実した『俳句づくり』に挑戦し、AI文書作成の先進的技術開発に貢献することに加え、 人工知能システムとしての機能実証を目的に、風景画像から俳句を自動生成する人工知能システムを開発し実証するものです。 学術的にも、深層学習を用いて風景・情景と言語情報を相互変換するためのマルチモーダルなニューラルネットワークの研究を通じて、俳句を理解するAIという観点から、知能とは何か、人と機械のコミュニケーションはどうあるべきかについて理解を深めることに貢献するものと考えます。 1.2.内容 （1） 既存の俳句と適切な風景画像の組み合わせをタグ付けしたデータセ
Xcode 12 「Double-quoted include」エラーの対処法 - Qiita
Xcodeを12にアップデートすると、エラーが大量に。。 アプリをビルドすると、GoogleDataTransport Groupから大量のエラーが発生しました。 - Double-quoted include "pb.h" in framework header, expected angle-bracketed instead - Double-quoted include "pb_common.h" in framework header, expected angle-bracketed instead - Double-quoted include "pb_decode.h" in framework header, expected angle-bracketed instead - Double-quoted include "pb_encode.h" in framewor
GitHub - JerryLead/SparkInternals: Notes talking about the design and implementation of Apache Spark
Apache Sparkにおけるメモリ - アプリケーションを落とさないメモリ設計手法 -
- Apache Spark is an open-source cluster computing framework for large-scale data processing. It was originally developed at the University of California, Berkeley in 2009 and is used for distributed tasks like data mining, streaming and machine learning. - Spark utilizes in-memory computing to optimize performance. It keeps data in memory across tasks to allow for faster analytics compared to dis
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Apache Sparkの概要 - Qiita
はじめに Apache Sparkはデータの高速な処理能力や、汎用性の高さから、昨今ではクラウドのPaaS型のデータ処理エンジンに搭載されるようになってきた。たとえばAzureのサービスでは従来からAzure HDInsightにPure 100% OSSのSparkが以前から搭載されている。Azure DatabricksはSparkのクラスター管理を大幅にクラウド側に寄せ、Notebookやジョブのインターフェース等を提供する形態も出てきて多くのユーザーに利用されているようである。また、2019年のMicrosoft Igniteで発表されたAzure Synapse Analyticsは従来のAzure SQL Data Warehouseに、Sparkエンジンを搭載してオンデマンドクエリ機能を提供するとの事。さらには、Azure Data Factory内にMapping Data
3〜4時間でAWSの監視系のサービス一気に学べたらコスパ良いと思いませんか | DevelopersIO
突然ですが、以下の機能がそれぞれどういうものか すべて ご存知でしょうか？ CloudWatch ServiceLens X-Ray CloudWatch Contributor Insights CloudWatch Synthetics CloudWatch Container Insights CloudWatch Logs Insights CloudWatch メトリクス Metric Math 検索式 カスタムメトリクス CloudWatch ダッシュボード CloudWatch 異常検出（Anomaly Detection） CloudWatch 埋め込みメトリックフォーマット CloudWatch アラーム 異常検出に基づいたアラーム 複合アラーム 私はわからなかったですね。ここ 1〜2年のCloudWatch系のアップデート量は凄まじいなと個人的には思っていて、Cloud
豚バラ肉のスタミナニラ玉炒め 作り方・レシピ | クラシル
「豚バラ肉のスタミナニラ玉炒め」の作り方を簡単で分かりやすいレシピ動画で紹介しています。 豚バラ肉のスタミナニラ玉炒めはいかがでしょうか。ジューシーな豚バラ肉とふわふわの卵に、ニラの香りがとてもよく合い、ごはんが進みますよ。ビールなどのお酒のおつまみにもぴったりなので、ぜひ作ってみてくださいね。 調理時間：20分 費用目安：300円前後
納豆トーストのレシピ・作り方・献立｜レシピ大百科（レシピ・料理）｜【味の素パーク】 : 食パン6枚切りや納豆を使った料理
1納豆、Ａはよく混ぜ合わせ、食パンに広げてチーズをのせる。オーブントースターで５分ほど焼き、刻みのりを散らす。
Spark Misconceptions
At the moment there is a huge buzz in the media about the Apache Spark framework and little by little it becomes next big thing in a field of “Big Data”. The simplest thing we can do to prove this is to look at the google trends diagram: I have shown here both Hadoop and Spark for the last 2 years. So Spark is becoming more and more popular among the end customers, and they are looking over the in
Apache Spark で分散処理入門 - Qiita
Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.0 /_/ 2016年7月末にApache Spark 2.0.0がリリースされ、始めてみたので色々メモ メモなのでご容赦ください🙇 また、この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。 これからも随時編集していきます Apache Spark とは 上の画像はhttps://spark.apache.orgから、場合によってはHadoopのMapReduce100倍速いらしいです、強い、Spark Sparkは巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワーク。 (Java Magazin
＠IT：Javaのヒープ・メモリ管理の仕組み
GC前、Eden領域の消費サイズは「1834928」バイトであった GC後、Eden領域の消費サイズは「0」バイトであった（つまり全オブジェクトが移動もしくは破棄された） GC後、Eden領域のサイズは「3670016」バイトであった 「survivor」とは、From領域とTo領域両方を指します。ここでもし、上記ログのようにGC後のFrom/To領域の消費サイズが「0」となった場合は注意が必要です。これはすなわち、オブジェクトがFrom領域とTo領域の間を行き来せず、すぐにOLD領域に移動してしまっていることを表します。このような状況では、OLD領域は短命なオブジェクトですぐに埋まり、Full GCが頻発してしまいます。これはオーバーフローと呼ばれ、MaxTenuringThreshold値の低い状態で一連のGCが発生している状況を見つけることで検出できます。 NEW領域のサイズ調節 M
Sparkの内部処理を理解する - Qiita
この記事はOpt Technologies Advent Calendar 2017の17日目です。 概要 11日の記事（Spark on EMRの基礎をおさらいする）にてSpark on EMRの構成はおさらいしましたが、トラブルシュートするためにはSparkの内部処理についても理解しておく必要がある、ということでまとめます。また本記事は上記記事を読んでいる方向けの内容となります。 （本記事は社内勉強会にて話した内容に修正を加えたものになります。） Sparkの処理の内部構造 概要 Sparkはコードでそれと意識していなくても分散処理が出来るのが強みですが、内部的には割とややこしいことをしています。具体的には、「どのロジック・オブジェクトがどこで実行されているか。またそのデータはどこから渡ってきているか」です。 RDD Sparkでは扱うデータをRDDと呼ばれるコレクションのような入れ物
Sparkの性能向上のためのパラメータチューニングとバッチ処理向けの推奨構成
はじめに 前回は、Sparkで処理を実行したときのボトルネック箇所と、その対策について解説しました。今回は、「本検証のシナリオではどのようなクラスタ構成が良いか」検証した結果を解説します。 Spark2.0のパラメータチューニング 最適なクラスタ構成を検討するにあたり、今回はSparkの（設定ファイルspark-defaults.confに記述できる）パラメータのうちいくつかをチューニングします。条件は次の通りです。 Sparkのバージョンは2.0 処理対象のデータは365日分の消費電力量データ Sparkのシャッフルファイル出力先ディスクはHDFSと共用（前回解説したもの） パーティション数のチューニング Sparkはデータを「パーティション」という単位で並列処理します。処理の流れは以下の通りです（図1）。今回はシャッフル処理後の適切なパーティション数を検証します。 (1)データソースか
Spark 2.0を活用した配電設備の負荷集計システムの性能検証
はじめに ビッグデータの処理基盤として知られる「Apache Hadoop」（以降、Hadoop）のエコシステムを構成するOSSの1つ「Apache Spark」（以降、Spark）は、2016年7月にメジャーバージョン2.0がリリースされました。その大きな変更点はSQL処理APIの改善とパフォーマンス（処理性能）向上で、特に処理性能は「最大10倍に向上した」とリリースノートに記載されています。 そこで本連載では、最新版のSpark 2.0と1.x系の最新バージョンSpark 1.6.2（以降、Spark1.6）の性能を比較し、実際のシステムでどの程度活用できるのかを検証していきます。 おさらい：HadoopとSparkとは何か 本連載の検証で取り上げる「Spark SQL」は、Sparkを構成するコンポーネントの1つです。またSparkもHadoopのエコシステムを構成するOSSのひとつ
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