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20151205 Japan.R SparkRとParquet
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Ryuji Tamagawa
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Survey of Apache Spark
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ビッグじゃなくても使えるSpark Streaming
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PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
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Spark meetup 2015_agenda
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BigDataUnivercity 2017年改めてApache Sparkとデータサイエンスの関係についてのまとめ
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Spark Streamingを使ってみた ~Twitterリアルタイムトレンドランキング~
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SparkRをつかってみた(Japan.R)
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Spark Streaming と Spark GraphX を使用したTwitter解析による レコメンドサービス例
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Scala Daysに行ってみて
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Presto As A Service - Treasure DataでのPresto運用事例
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R使いがSparkを使ったら
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Spark 2.0 What's Next (Hadoop / Spark Conference Japan 2016 キーノート講演資料)
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Más de Ryuji Tamagawa
https://foundit-project.connpass.com/event/66468/ での発表資料です。
20171012 found IT #9 PySparkの勘所
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Ryuji Tamagawa
2017/9/27 PyData.Tokyoでのプレゼンです。
20170927 pydata tokyo データサイエンスな皆様に送る分散処理の基礎の基礎、そしてPySparkの勘所
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Ryuji Tamagawa
hbstudy #74 https://hbstudy.connpass.com/event/61687/ で話をさせていただいた、SREに関するスライドです。
hbstudy 74 Site Reliability Engineering
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Ryuji Tamagawa
2017年6月30日にインサイトテクノロジーさま主催のdb analytics showcaseでしゃべったPySparkの話のスライドです。
PySparkの勘所(20170630 sapporo db analytics showcase)
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Ryuji Tamagawa
2017/2/10のインサイトテクノロジーさんのSapporo TechBarでお話しさせていただいたPyDataとSparkに関するスライドです。
20170210 sapporotechbar7
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Ryuji Tamagawa
2016/12/15 インサイトテクノロジーさんの三木会でお話しした内容のスライドです。PythonとかPandasとかSparkとか。
20161215 python pandas-spark四方山話
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Ryuji Tamagawa
2016/10/04のDB Analytics Showcaseでのプレゼンです。
20161004 データ処理のプラットフォームとしてのpythonとpandas 東京
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Ryuji Tamagawa
インサイトテクノロジーさん主催の[7月8日@札幌] Sapporo Tech Barでの発表スライドです。 http://www.db-tech-showcase.com/events-seminars/db-tech-salon/20160708_sapporo_tech_bar
20160708 データ処理のプラットフォームとしてのpython 札幌
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Ryuji Tamagawa
Rakuten Technology Conference 2015@Sendai
Performant data processing with PySpark, SparkR and DataFrame API
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Ryuji Tamagawa
このところ長崎とか博多とか神戸でしゃべったSparkの話の資料です。
Apache Sparkの紹介
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Ryuji Tamagawa
Devsumi関西2015でのプレゼンテーションです。
足を地に着け落ち着いて考える
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Ryuji Tamagawa
「ヘルシープログラマ」刊行記念イベントでのプレゼンです。
ヘルシープログラマ・翻訳と実践
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Ryuji Tamagawa
Google Big Query
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Ryuji Tamagawa
GCPUG 大阪 BigQueryの課金、節約しませんか
BigQueryの課金、節約しませんか
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Ryuji Tamagawa
My Talk at GCPUG-Taiwan on 2015/5/8. You use BigQuery with SQL, but the internal work of BigQuery is very different from traditional Relational Database systems you may familiar with. One of the way to understand how BigQuery works is to see it from the cost you pay for BigQuery. Knowing how to save money while using BigQuery is to know how BigQuery works to some extent. In this session, let’s talk about practical knowledge (saving money) and exciting technology (how BigQuery works)!
You might be paying too much for BigQuery
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Ryuji Tamagawa
大阪のImpala meetup #1でのGoogle BigQueryの紹介資料です。
Google BigQueryについて 紹介と推測
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Ryuji Tamagawa
My impression from talking at Rakuten Technology conference.
lessons learned from talking at rakuten technology conference
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Ryuji Tamagawa
丸の内MongoDB勉強会20でやったLTです。中身薄いですが、2.8のストレージエンジンWiredTigerのファーストインプレッションということで。
丸の内MongoDB勉強会#20LT 2.8のストレージエンジン動かしてみました
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Ryuji Tamagawa
2014/10/20 DevLove関西 「MongoDBを知ろう」発表スライドです。
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第2回Selenium勉強会の発表スライドです。
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20151205 Japan.R SparkRとParquet
1.
SparkR and Parquet Ryuji
Tamagawa from Osaka Japan.R 2015
2.
Who am I
?
3.
Works of 2015 Sparkによる 実践データ解析 2016年1月発売予定
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前処理、困っていませんか?
5.
SparkR Rの環境からSparkでデー タ処理できます Rで処理しやすい(主にサ イズ)ところまでデータ を前処理するのに便利! SparkRのDataFrameをR のDataFrameに変換可能 高柳さん・牧山さんの 「SparkRについて」 収録
6.
Parquet ビッグデータ関係で一般的になりつ つあるデータフォーマット 列指向 高度な圧縮 SparkRから簡単に読み書きできます 高速 http://parquet.apache.org
7.
Demonstration CSVを変換してみました 10GBのデータが300MB程度になりました いったんParquetにするのにノートPCで数時間(Pythonでやってます) 変換できてしまえば、3000万件のデータからダウンサンプリングも楽勝 https://spark.apache.org/docs/latest/sparkr.html#selecting-rows-columns Sys.setenv(SPARK_HOME="/usr/local/opt/spark") .libPaths(c(file.path(Sys.getenv("SPARK_HOME"),"R","lib"), .libPaths())) library(SparkR) sc <-
sparkR.init(master="local") sqlContext <- sparkRSQL.init(sc) df = read.df(sqlContext, ‘/Users/…/foo.parquet’) count(df) df_sel <- select(df, “bar”, “baz”) df_sampled <- sample(df_sel, FALSE, 0.01) dfR <- collect(df_sampled)
8.
ご静聴ありがとうござい ました。
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