Spark とは 意味/解説/説明

週刊OSSウォッチ 国内のOSS利用実態調査結果を発表、「Hadoop/Spark Con」基調講演―Sparkの将来像とは、ほか

IDC Japanは4日、国内企業におけるオープンソースソフトウェア（OSS）の利用実態調査結果を発表しました。

吉田 行男

2016年2月12日 7:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Kafka+Spark Streaming+Elasticserachによるシステム構築と検証の進め方

伊藤 雅博

2016年7月27日 0:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Kafka、Spark、Elasticsearchのパラメータチューニング

伊藤 雅博

2016年8月18日 0:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す マシン台数の調整とシステム全体のボトルネックについての考察

伊藤 雅博

2016年8月31日 0:00

週刊OSSウォッチ 米政府機関発OSSを集めたCode.gov公開、FluentdがCNCFの管理プロジェクトに、ほか

米国政府機関で作られたOSSを集めたリポジトリ、Code.govの公開など、OSS関連のトピックをお知らせする。

吉田 行男

2016年11月11日 0:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Spark 2.0を活用した配電設備の負荷集計システムの性能検証

木下 翔伍, 伊藤 雅博

2016年12月1日 0:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Spark 2.0の性能検証の結果とボトルネックの考察

木下 翔伍, 伊藤 雅博

2016年12月13日 0:15

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Sparkのデータ処理プロセスと処理性能のボトルネック

木下 翔伍, 伊藤 雅博

2017年1月10日 0:00

週刊OSSウォッチ OSS：2016年の振り返りと2017年への展望

OSS界隈に造詣が深い吉田行男氏が、2016年に起きたOSS業界のトピックの振り返りと、2017年への展望をお届けします。

吉田 行男

2017年1月6日 0:00

ユースケースで徹底検証！ Sparkのビッグデータ処理機能を試す Sparkの性能向上のためのパラメータチューニングとバッチ処理向けの推奨構成

木下 翔伍, 伊藤 雅博

2017年1月25日 0:15

週刊OSSウォッチ MSが「Azure IP Advantage」を発表、インテル「BigDL」をオープンソース化、ほか

OSS界隈に造詣が深い吉田行男氏が、この一週間に起きたOSS業界の注目すべきトピックをセレクトして、お届けします。

吉田 行男

2017年2月17日 0:00

イベント・セミナー2017 「データ統合の妨げはテクノロジーよりもカルチャー」CDOが語るTamrのビジネス

データ統合を手がけるMIT発のベンチャー「Tamr」のCDOが、ビッグデータ活用に必要な「汚い仕事」について語る。

松下 康之 - Yasuyuki Matsus...

2017年3月14日 0:00

OpenStack Summit Boston 2017レポート イベント2日目：デモ連発で会場を沸かせたマーク・コリアー氏

OpenStack Summit Boston 2017の2日目のキーノートはデモ中心の構成で、「コンポーザブルインフラストラクチャー」を印象づけるものだった。

松下 康之 - Yasuyuki Matsus...

2017年6月13日 0:00

未来を垣間見る　オライリーAI Conference 2017レポート Intelが主導する新しいAIフレームワーク、BigDLとは？

Apache Spark上で動作するAIの深層学習向けライブラリーBigDLを、intelのエンジニアが解説。

松下 康之 - Yasuyuki Matsus...

2017年12月27日 11:00