PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
Pythonで大量データ処理！�PySparkを用いたデータ処理と分析のきほん
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Dockerでデプロイ、60ノードまでスケールアウト、Sparkで分析 テラバイト・クラスの集計処理もあっさり返すdashDB LocalでDWHを構築する - はてなニュース
日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の「IBM dashDB Local」は、プライベートクラウド/ハイブリッドクラウドに最適な構成を持つデータウェアハウス（DWH）向けの製品である。Dockerコンテナとしてデプロイ、スケールアウト（規模拡大）でき、データ量や処理負荷の急増に柔軟に対応できる。インメモリの列指向データベースと並列処理により検索処理を高速に実行する。システムの成長に柔軟に対応できるライセンス体系を備えている。 構成はITジャーナリストの星 暁雄です。記事の最後にはプレゼントのお知らせもあります。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） ▽ IBM dashDB Local - ハイブリッド・データウェアハウスを実現する Software-Defined DWH - Japan プライベートクラウド上でソフトウェアで定義されたスケーラブルなデ
Apache Sparkに注力するIBM、目指すは「データ分析のOS」
Apache Sparkに注力するIBM、目指すは「データ分析のOS」：Database Watch（2015年7月版） 北米トヨタ販売子会社での採用事例の発表などもあり、日本国内でも注目を集めつつある「Apache Spark」。具体的にはどんな特徴があって、何ができるのだろうか。Sparkへの大規模投資を発表したIBM（日本IBM）を取材した。 連載バックナンバー Apache Sparkとは何か？ 2015年7月8日、日本IBMは「Sparkプロジェクトへの取り組みに関する記者説明会」を行いました。Sparkとは「Apache Spark」（以下、Spark）のことで、分散環境で計算処理を並列実行するソフトウエアです。2015年6月に米国で開催された「Spark Summit 2015」で、米国におけるトヨタ自動車の販売子会社である米国トヨタ自動車販売（Toyota Motor Sa
Spark／MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証
2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になります
Resilient Distributed Datasetsに関する論文まとめ（１章〜５章 - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Resilient Distributed Datasetsに関する論文 「Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing」 （http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf） について、概念と動作概要が書かれた１章〜５章を読んだので、１投稿にまとめます。 基本的には以前見たスライドの詳細化版なんですが、一部スライド見ているだけだとわからない情報もあり、参考になりました。 Sparkが対象とするような「基本的には全データに対して同じ演算を行う」アプリケーションにおいては 読み取り専用というRDDの性質がマイナスにならないこと、読み取り専用であることで 一貫性考慮が簡略
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GitHub - ooyala/spark-jobserver: REST job server for Spark. Note that this is *not* the mainline open source version. For that, go to https://github.com/spark-jobserver/spark-jobserver. This fork now serves as a semi-private repo for Ooyala.
GitHub - adobe-research/spindle: Next-generation web analytics processing with Scala, Spark, and Parquet.
Cloudera Standard のご案内 ~ 無償版 大幅機能強化のお知らせ | Cloudera Japan
Apache Sparkのご紹介 （後半：技術トピック）