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Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
Hadoopソースコードリーディング 第17回に参加してきました | DevelopersIO
Hadoopソースコードリーディング 第17回に参加してきました。今回のテーマは7月にApacheのTop-Level Project入りしたばかりのApache Tezについてでした。なお、全体的にApache Sparkと比較する形での説明が多かったので、Sparkについてご存じない方は前回のHadoopソースコードリーディング 第16回に参加してきましたをご参照下さい。 NTTデータ濱野さんの冒頭の挨拶 今日は別のイベントも多いためいつもの半分ぐらいの参加者だが、その分Deepにやれれば いつもの会場だと途中からピザとお酒だが、今回の会場は飲食禁止なので最後までシラフで Tezに関する勉強会は初回なのにいきなりタイトルがInternalsとかになってますねｗ Tez Internals （@oza_x86 さん） @oza_x86 さんからはTez Internalsということで、S
「Apache Spark」、トップレベルプロジェクトに昇格
Sparkプロジェクトがついにトップレベルプロジェクトに昇格。既に大手企業が採用に動く、大規模データを高速かつ柔軟に処理できるクラスタコンピューティングフレームワークだ。 Apache Software Foundation（ASF）は2月27日、大規模データの処理や分析に使われるオープンソースの高速エンジン「Apache Spark」がトップレベルプロジェクト（TLP）に昇格したと発表した。 Apache Sparkは大規模データを高速かつ柔軟に処理できるクラスタコンピューティングフレームワークで、その速度や使いやすさを特徴とする。メモリ内でApache Hadoop MapReduceに比べて最大100倍の速度でプログラムを実行できるとしている。また、Java、Python、Scalaを使ってアプリケーションが開発できるAPIも提供している。 この他、SQLクエリのフロントエンドとして
Apache Sparkってどんなものか見てみる（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
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Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics
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