第20回 Sparkの設計と実装［1］～登場の背景とデータ処理の特徴 | gihyo.jp
はじめに 今回から2回に渡って、並列データ処理系のひとつであるSparkについて解説します。まずはじめに、Sparkの開発が始められた経緯を紹介し、次にSparkの特徴を説明します。 Sparkが登場した背景 Sparkは、Hadoop MapReduceと同様に、複数の計算機を用いてデータ処理を行う並列データ処理系です。2009年に、カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabにて、Matei Zaharia氏を中心として開発が始まりました。Sparkの開発が始まった当時、世の中にはすでにHadoopが存在しており、高い耐障害性を有しかつスケーラブルな並列データ処理を、コモディティな計算機を用いて行うことは一般的になりつつありました。しかし、Hadoop MapReduceは必ずしも個々の計算機のメモリを効率的に活用する設計ではありませんでした。 Hadoop MapReduceは、ジョ
The Evolution of Massive-Scale Data Processing (external)
The Evolution of Massive-Scale Data Processing Tyler Akidau Staff Software Engineer @takidau 1 https://goo.gl/5k0xaL
The Evolution of Massive-Scale Data Processing (external)
The Evolution of Massive-Scale Data Processing Tyler Akidau Staff Software Engineer @takidau 1 https://goo.gl/5k0xaL
DAO: Distributed Algorithms and Optimization
CME 323: Distributed Algorithms and Optimization Spring 2022, Stanford University 03/28/2022 - 06/10/2022 Lectures will be posted online (two per week) Instructor: Reza Zadeh Computer Science is evolving to utilize new hardware such as GPUs, TPUs, CPUs, and large commodity clusters thereof. Many subfields such as Machine Learning and Optimization have adapted their algorithms to handle such cluste
1.Spark1.5でSparkStreaming開発 [こと始め編] - Qiita
紹介 この投稿は、Advent Calendar 2015 .. NextGen DistributedComputing system をキッカケにして初めています！ Advent Calendar１日目の記事です。 方針について Spark、SparkStreamingが初めての方でも順を追っていただければスムーズに理解できるよう書きたいと思います。 開発はScalaベースです。Spark処理を書くためにScalaガッツり使いこなせないと分からないわけではないですが、 基本的なことは必要かと思います。 Scala基礎を習得するためには下記リンク先を参照することをお勧めいたします。 https://gist.github.com/scova0731/2c405ea55488d804b366 SparkStreamingの紹介 SparkStreamingとは Sparkコアの拡張モジュー
![1.Spark1.5でSparkStreaming開発 [こと始め編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9010e2e15d540835f7ea8c358cb0faf7ef0b73e3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9MS5TcGFyazEuNSVFMyU4MSVBN1NwYXJrU3RyZWFtaW5nJUU5JTk2JThCJUU3JTk5JUJBJTIwJTVCJUUzJTgxJTkzJUUzJTgxJUE4JUU1JUE3JThCJUUzJTgyJTgxJUU3JUI3JUE4JTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz03YjA4N2RlNDkwNzJlODQ2NTI3OTcxNGZlOGI2NjhhMQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBrYXozMjg0JnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zMTBiYjA1NWY4ZWM2MjBiYTUxNWNiMmE1MjNkNTM0MA%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4gVW5pcG9z5qCq5byP5Lya56S-%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Dd7b5a56f64cf5d3500a1657a6f1c2d71)
Spark + Deep Learning: Distributed Deep Neural Network Training with SparkNet - KDnuggets
Spark + Deep Learning: Distributed Deep Neural Network Training with SparkNet Training deep neural nets can take precious time and resources. By leveraging an existing distributed batch processing framework, SparkNet can train neural nets quickly and efficiently. Deep learning is the hottest machine learning method there is, and it continues to achieve remarkable results. Deep neural networks have
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