（翻訳）毎秒10GBでArrowからpandasへ - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/high-perf-arrow-to-pandas/ ） 2016/12/27 このポストでは、汎用的なArrowの列指向のメモリを、pandasのオブジェクトに高速に変換できるようにするための最近のApache Arrowでの作業について述べます。 pandasのDataFrameオブジェクトを高速に構築する際の課題 pandasのDataFrameオブジェクトを高速に構築する際に困難なことの1つは、「ネイティブの」内部メモリ構造が辞書や
Apache Hadoop エコシステム を中心とした分散処理の今と未来
Copyright©2015 NTT corp. All Rights Reserved. Apache Hadoop エコシステム を中心とした分散処理の今と未来 小沢 健史 ozawa.tsuyoshi@lab.ntt.co.jp ozawa@apache.org 2 Copyright©2015 NTT corp. All Rights Reserved. • 処理基盤の意義 • MapReduce の動向と進化 • MapReduce の概要 • MapReduce の課題と解法 • 分散処理基盤の動向 • Google の処理基盤スタック • Microsoft の処理基盤スタック • オープンソースの処理基盤スタック • オープンソース開発 • なぜ会社として貢献するか • 活動内容 • 面白かったこと，大変なこと • これからの目標 アジェンダ 3 Copyright©201
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