Sendaikoyama - 日誌

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9 years ago

こんにちは。

9 years ago
#カシオペア 上り最後の定期運行 #仙台駅

#カシオペア 上り最後の定期運行 #仙台駅

9 years ago

冬ですね。

いつの間にか冬になったなあと感じさせる気温も続きまして、もうなんだか家の中に引きこもっていたい気分です。

個人的には引きこもりたいのですが、そうもいっていられず。それに家にいてもネット環境というものが十分に整っていないため、結局図書館のインターネットを利用してこんなことやっていたりします。まぁそんなことする前にやるべきことあるだろって話なんですが。

さてこんなことして遊んでるだけじゃないんですよ‼(いやたしかに遊んではいるんですけど。)ここのところ二週間くらいでこのアカウントも色々変化がありまして

Disqusでコメント欄つくってみた

Twitterの投稿を見れるようにしてみた

のです。 まあぼちぼちですけど、このアカウントも変化を加えて行きたいと思います。 では今日はこの辺で。また何かあれば近況報告させて頂きます

9 years ago
!!! (Chk Chk Chk) - Must Be The Moon
http://warp.net/records/chk-chk-chk Directed by Ben Dickenson. http://www.chkchkchk.net and http://www.myspace.com/chkchkchk for more info

懐かしい

7 years ago

AiKaBuガチ勢のSKE48野村実代、株価暴落におこ「合言葉は 売らないでね! です(^^)!」

【悲報】株価暴落まる(`・ω・´) |野村実代|ブログ|SKE48 Mobilehttp://www2.ske48.co.jp/blog/detail/id:20180114222130949 皆さん!AiKaBuで遊んでいますかー? どうもAiKaBuガチ勢みよまるです 画像を見てください。ストップ安と続落がついています これは危機。。。!と思いきやチャンスです!!! 今の私の株価は85000YL!今が買い時です☆ しかし。売りが7000以上も出ています(TT)誰ですか。こんなに売ったの。 おこです みんなで力を合わせてまた株価上げましょうね! 合言葉は売らないでね!です(^^)! 頑張りましょう♪ みなさんぜひAiKaBuで遊んでくださいね(^_-)-☆そして、私の株主様になってください! よろしくお願いしますっ 全文はこちら (more…)

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9 years ago

(https://www.youtube.com/watch?v=1LLAN29W-4wから)

9 years ago
先日見に行った東京モーターショー
先日見に行った東京モーターショー
先日見に行った東京モーターショー
先日見に行った東京モーターショー

先日見に行った東京モーターショー

7 years ago
Px200com On Instagram

px200com on Instagram

9 years ago

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

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