GitHub - tagomoris/shib: WebUI for query engines: Hive and PrestoYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Hadoop + HiveからUDFでお手軽に機械学習を回せるライブラリ"hivemall"がリリースされたとのこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TL上にものすごーく刺激的な情報が飛び込んできたので、思わずご紹介。 一部の方にはお伝えしておりますが、hive/hadoop上でスケーラブルに機械学習（今のとこクラス分類、回帰分析）を行うライブラリをオープンソース(LGPL)でリリースしました。mahout等より扱いやすい&スケーラブルなはず。 https://t.co/eBGmoW66V0— myui (@myui) 2013, 9月 30 ということで、ご本人のツイートにもあるようにGitHubに一式全て上がっています。ライセンスもLPGLなので自由に使えるという素晴らしさ。これ職場の分析マシンにもcloneしようかな（笑）。 myui/hivemall Wikiページを見ると、このライブラリの使い方が書いてあるんですが。。。何が凄いって、何とHiveクエリを書く要領で機械学習まわりの演算を全て実行できてしまう！というところ。ちょっ
『Hadoop/Hiveを用いたログ解析基盤の構築』
こんにちは。Amebaのログ解析基盤を担当しているICHIROです。 今回は構築・運用中のログ解析基盤「Patriot」について書きたいと思います。 Webサービスを運営していると日々大量のログデータやユーザデータが蓄積されます。 今まではPV（ページビュー）やUU（ユニークユーザ）などアクセスログなどから取れる、大枠の指標のみを見ることがほとんどでした。 ページビューに合わせてシステムを増強するなど、システム側としては十分とも言える指標ですが、広告や課金サービスという視点から見ると十分とは言えません。 今まではAmeba内の個々のサービス担当者が必要とする指標を出すためにアプリエンジニアやDBエンジニアに都度依頼をする形でデータを抽出していました。 今後の課金サービスの発展が見込まれ、よりデータ分析の重要性が高まると考えた私は、エンジニアでないサービス担当者（主にプロデューサ）がより簡単
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Installation
GitHub - myui/hivemall: Scalable machine learning library for Apache Hive/Spark/Pig
