Sendaikoyama - 日誌
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デニーズのモーニング。今度行ってみよう。
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#カシオペア 上り最後の定期運行 #仙台駅
このライブバージョンはいいすなぁ。
日本語では、恋と、愛という語がある。いくらかニュアンスがちがうようだ。あるいは二つをずいぶん違ったように解したり感じたりしている人もあるだろう。外国では（私の知るヨーロッパの二三の国では）愛も恋も同じで、人を愛すという同じ言葉で物を愛すという。日本では、人を愛し、人を恋しもするが、通例物を恋すとはいわない。まれに、そういう時は、愛すと違った意味、もう少し強烈な、狂的な力がこめられているような感じである。 もっとも、恋す、という語には、いまだ所有せざるものに思いこがれるようなニュアンスもあり、愛すというと、もっと落ちついて、静かで、澄んでいて、すでに所有したものを、いつくしむような感じもある。だから恋すという語には、もとめるはげしさ、狂的な祈願がこめられているような趣きでもある。私は辞書をしらべたわけではないのだが、しかし、恋と愛の二語に歴史的な、区別され限定された意味、ニュアンスが明確に規定されているようには思われぬ。
http://www.aozora.gr.jp/cards/001095/files/42851_34347.html
Sparkのドキュメントによると、DataFrameは、データの分散コレクションを「名前付きの列」に整理したもので、概念的には、リレーショナルデータベースのテーブルや、R、Pythonのデータフレームと同等だが、グラフデータ用に「高度に最適化されている」という。 GraphFrameは構造化データファイル、Apache Hiveのテーブル、外部データベース、既存のリレーショナルデータベースなど、多様なソースから構築できる。Scala、Java、Python、R向けのAPIが用意されている。 Databricksによると、GraphFramesはDataFrameが持つスケーラビリティと高いパフォーマンスの恩恵を受けており、Scalaの他、Java、Pythonでグラフデータ処理を利用するための単一のAPIを提供する。これにより、PythonとJavaから「GraphX」の全てのアルゴリズムを利用可能になった。この他、SparkのGraphXライブラリと似た一般的なグラフデータ処理をサポートする他、「幅優先探索（BFS）」や「モチーフ探索」といった新しいアルゴリズムにも対応する。 また、GraphFramesはDataFrameのデータソースを完全にサポートするので、Hadoop向けの列指向ストレージ「Parquet」形式や、JSON、CSVなど、さまざまなデータフォーマットを利用できる。 同社は公式ブログで、ソーシャルネットワークを簡単なグラフとして表現した例を用いてGraphFramesを紹介している（ユーザーが「点」、ユーザー間の関係が「辺」）。「どのユーザーが最も影響力があるか」「ユーザーAとBは知らない者同士だが、引き合わせるべきか」といった問いに対して、グラフのクエリやアルゴリズムを使って答えを出すことができるという。 この例では、ユーザー（点）は「名前」「年齢」を、ユーザー間の関係（辺）は「関係タイプ」といった属性を持つが、GraphFramesでは点と辺をDataFrameとして保存する。多くのクエリはDataFrame（またはSQL）クエリとなるため「グラフに対するクエリを簡単に表現できる」と、Databricksは説明している。 Apache Hive 2.0では「Hive-on-Spark parallel ORDER BY」が実装 Spark周辺のプロダクト開発が活性化しており、直近では、米クラウデラが開発を主導するHadoop向けSQLクエリエンジンの最新版「Apache Hive 2.0」でも、Sparkに対する並列ソート機能「Hive-on-Spark parallel ORDER BY」などが新たに実装されている。
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20160307-00000092-zdn_ait-sci
このあいだ行った大泉町
