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[速報]GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション(Micro-App)をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」(これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ)のように、作りた
「英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラだ」。英語対応のためのSDK「English SDK for Apache Spark」をデータブリックスが発表 Apache Sparkなどの開発で知られるデータブリックス社は、同社が主催したイベント「DATA+AI Summit 2023 by Databricks」で、英語をApache Sparkの問い合わせ言語にできるSDK「English SDK for Apache Spark」を発表しました。 英語は新しいプログラミング言語である Databricks共同創業者兼チーフアーキテクト Reynold Xin氏。 英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラであり、Pythonは新しいバイトコードだ。 これが何を意味するのか。多くの方々がChatGPTを使ってSparkの問い合わせコードを
はじめに 環境情報 Delta Lake (デルタレイク) とは Delta Lake の実体 Delta Lake の構造 Parquet と Delta の相違点 Parquetとは何か Parquetの構造 Parquet と Delta の違い Delta Lake が生まれた経緯: データレイクと Delta Lake の違い データレイクのメリット データレイクの課題 *Parquetで構築した場合 Delta Lake の特徴 ACIDトランザクションの担保 スケーラブルなメタデータ管理 バッチとストリーミングワークロードの統合 タイムトラベル (バージョン管理) CONSTRAINT句のサポート DML (データ操作言語) のフルサポート UPDATE DELETE MERGE 柔軟なスキーマ管理 1. スキーマ エンフォースメント 2. スキーマ エボリューション ストレ
AWS News Blog Amazon S3 Update – Strong Read-After-Write Consistency When we launched S3 back in 2006, I discussed its virtually unlimited capacity ("...easily store any number of blocks..."), the fact that it was designed to provide 99.99% availability, and that it offered durable storage, with data transparently stored in multiple locations. Since that launch, our customers have used S3 in an amazin
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アジア最大級の国際Scalaカンファレンスである「ScalaMatsuri2020」がオンラインで開催されました。そこでTreasure DataのTaro L. Saito 氏がScalaに関するいろいろなテクノロジーを紹介しました。まずは、バックエンドとフロントエンドの両方で使えるScalaについて。 趣味はオープンソースのプロジェクトを作ることTaro L. Saito氏:「Scala For Everything」というタイトルで発表します。簡単な自己紹介を。Treasure DataのSaitoといいます。Principal Software Engineerをしていて、今、カリフォルニア、アメリカの西海岸から発表しています。タイムゾーンの都合上、今こちらは夜の20時なんですけれども、ScalaMatsuriの運営の麻植さんが、タイムゾーンに配慮してくださったので、非常に感謝して
はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段はクラウドサービスをオンプレ環境でも同様のUI/UXで使用を可能とするハイブリッドクラウド製品の技術検証をしています。 NTT Comでは以下の過去の記事のように、AWSのハイブリッドクラウドソリューションAWS Outposts ラックの導入や技術検証を進めています。 engineers.ntt.com engineers.ntt.com engineers.ntt.com 本記事では、AWS Outpostsで実現するオンプレ環境におけるデータレイクのユースケースについて紹介します。 データレイクとは構造化データ、非構造化データに関わらず全てのデータを一元的に保存可能なストレージを意味しています。 このユースケースにより、低遅延性が求められる、もしくは秘匿性の高い大規模なデータをオンプレ環境で一元的に取り扱うことが可能となり
テクノロジー戦略本部データサイエンス部の近藤です。 バイセルはリユース事業を営む会社で急激な成長を遂げていますが、どちらかというと今まではテクノロジーにあまり頼ることなく成長してきました。 そんな中、テクノロジーをちゃんと導入していけばどこまで成長するのか試してみたく、2022年7月にバイセルに入社しました。 バイセルではSSOTの実現のために、RDBのデータをBigQueryにニアリアルタイムで同期する実装を進めていますが、 新たにDatabricksの導入を決めました。 バイセルにどういう課題があり、なぜDatabricksを導入するのかをお話しします。 SSOTとは バイセルの今の課題と未来 どうやって課題を解決するのか なぜApache Sparkなのか Databricksの利点 Databricks導入後の世界 データサイエンス部の野望 SSOTとは データマネジメントでは「S
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 使い始めて3年くらい経ちますが、改めて振り返ってみます。 こちらの記事を書いたりしていますが復習も大事なわけで。 2025/9にもくもく会を開催します。 Sparkの体験型学習アプリを作成しました。 翔泳社よりApache Spark徹底入門が絶賛発売中です! その他のDatabricksコアコンポーネントの記事はこちらです。 Apache Sparkプロジェクトの歴史 SparkはDatabricksの創始者たちがUC Berkeleyにいるときに誕生しました。Sparkプロジェクトは2009年にスタートし、2010年にオープンソース
最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や趣味プログラミングにおいて, データの量が多くて 単位やフォーマットが不揃いで それでも仕事(もしくは趣味の分析)をこなすため, いい感じの使いやすいデータセットにしないと(使命感) という機会は非常に多いです. いや, 機会が多いというより多かれ少なかれ毎日戦っている気がします. 今回は, ちょっとした分析とお遊びのため, メジャーリーグの公式データサイト「Baseball Savant」のデータを使ったBigQueryデータベースを作りたくなったので, クローラーでBaseball Savantのデータを取ってCSVにして CSVからデータを集計したり整えたりしていい感じの単位にして BigQueryから使えるようにしてみたよ! というタスクをGoogle Cloud Platform
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。データ統括本部でYahoo!広告のデータエンジニアをしている江島です。 本記事では、Yahoo!広告のデータ分析環境であるデータレイク上のデータを、Apache Hudi を用いてレコード単位で削除可能にした事例を紹介します。 Yahoo!広告のデータ分析環境 Yahoo!広告における データマーケティングソリューション では、ヤフーの持つ圧倒的な量と質のデータを活用し、消費者理解や広告効果分析を目的としたさまざまな商品を提供しています。 これらの商品を提供するための裏側には広告に関する膨大なログや多種多様なサービスのログを使ってデータ分析や機械学習を行うためのデータ基盤が必要です。データマーケティングソリューションで
2022年09月01日 日課の RSS フィードを眺めていると、クエリエンジンやデータ処理の最適化のための高速化ライブラリが Meta が OSS として公開した1 のを知った。 Velox のリポジトリはこちら facebookincubator/velox: A C++ vectorized database acceleration library aimed to optimizing query engines and data processing systems. 実際にリポジトリを観てみると C++で書かれており、たしかにパフォーマンスが高いのが納得。 ドキュメントやチュートリアルなどはこちらのサイトで用意されています。 Hello from Velox | Velox Meta 社内では、Presto や Spark に適用して処理の高速化、PyTorch に活用して前処理
はじめに 初めまして。マイクロアド21年新卒インフラ担当の森( id:bosq )と申します。 7月に新卒研修を終えてからは、基盤開発グループにて日々勉強しています。 配属後は新しいことのインプットが多いため、今回は学んだことの整理とアウトプットを兼ねて、マイクロアドのデータ基盤で利用しているHadoopについて紹介したいと思います。 はじめに 分散処理基盤 Hadoop / CDH とは Hadoop エコシステム データストレージ (HDFS) と リソース管理 (YARN) HDFS (Hadoop Distributed File System) YARN (Yet Another Resource Negotiator) ノードの役割 分散処理エンジン (MapReduce, Tez, Spark) MapReduce Apache Tez Apache Spark クエリエンジ
Amazon Web Services ブログ [AWS Black Belt Online Seminar] 猫でもわかる、AWS Glue ETLパフォーマンス・チューニング 資料公開 「猫でもわかる、AWS Glue ETLパフォーマンス・チューニング」 の AWS Black Belt Online Seminar についてご案内させて頂きます。 今回は「前編(基礎知識編)」 と「後編(チューニングパターン編)」 の二本立てとなっております。 視聴方法: 下記ページにて資料を公開いたしましたので、オンデマンドでご視聴いただけます。 202108 AWS Black Belt Online Seminar 猫でもわかる、AWS Glue ETLパフォーマンス・チューニング 前編 202108 AWS Black Belt Online Seminar 猫でもわかる、AWS Glue
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はじめに DRE Team の hyamamoto です. 皆さん,Spark は利用されていますか? Gunosy では Digdag + Athena によるデータ整形が増えてきており,徐々に Spark の利用は減ってきています. 思い返すと,昨年入社後の OJT も Spark から Digdag + Athena への書き換えタスクでした. 一方で,決して多くはないものの,この構成ではカバーし切れない処理もあり,そういったものに関しては Spark を用いています. 話は少し飛びますが,DRE Team では Digdag や派生するバッチ処理を実行するための Kubernetes Cluster を EKS 上に構成しています. また,一部のタスクは Kubernetes の Job として Digdag から投げることで,リソースをスケールさせつつ様々な処理が可能となっていま
広告技術部のUT@mocyutoです。 こちらの記事はGunosy Advent Calendar 2021の4日目の記事です。 昨日は内田さんの その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ でした 今回はApache Hudiを用いたユーザデータ基盤の刷新を紹介します。 背景 仕組み 課題 対応策 データの持ち方を変える Apache Hudiとは 構成 Glue + PySpark Athenaによる抽出 移行し終えて 背景 Gunosyの広告システムではユーザに対して最適な広告を届けるために、接触済みのユーザに対して何度も同じ広告を出さないようにする仕組みを提供しています。 例えば、すでにある広告Aをクリックしたユーザには広告Aは再度配信しないのような設定です。 仕組み この仕組みを実現するためには以下のようなアーキテクチャになっていました
ほとんどバッチ処理しか書いたことのない者だがストリーム処理のシステムを開発することになった。 それにあたって独学で調べたことなどまとめておく。 ストリーム処理とは#そもそも "ストリーム処理" とは何を指しているのか。 以下の引用が簡潔に示している。 a type of data processing engine that is designed with infinite data sets in mind. Nothing more. – Streaming 101: The world beyond batch こちらは "streaming system" について述べたものだが、つまり終わりのないデータを扱うのがストリーム処理ということである。 例えば web サービスから生まれ続けるユーザ行動ログを逐次的に処理するというのがストリーム処理。 web サービスが終了しないかぎり
こんにちは。シンプルフォーム株式会社 にてインフラエンジニアをしています、山岸です。 社内向けに運用しているデータ分析基盤について現状抱えているいくつかの課題を克服すべく、最近は更改に向けた検証に取り組んでいます。今回は取り組みの一つである「AWS Glue と Apache Iceberg によるデータレイクテーブル構築」についてご紹介したいと思います。 概要 当社ではデータ分析基盤の ETL 処理に AWS Glue を使用しています。社内のデータ分析業務等のため、RDS データベース等のデータソースから日次で S3 上に構築された DWH に連携しています。 現行のデータ分析基盤では、DB テーブル上のデータを毎日全件洗い替えています。このような処理方法は ETL 実装や問題発生時の復旧が簡単である一方、ETL 処理のコスト効率が悪く、データ量の増加に伴って処理時間も長くなっていきま
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こちらの続きと言えるでしょう。 Delta Lakeも触り始めて約三年経ちます。しかし、当時は「一体全体Delta Lakeって何??」となってました。 サンプルなどを動かしたり、ブログ記事を翻訳していく中でようやく「こういうものか」となってきた次第です。 なお、弊社エンジニアによる網羅的な記事もあります。こちらを読んでいただいた方が良いと思いますが、自分の復習も兼ねてまとめてみます。 その他のDatabricksコアコンポーネントの記事はこちらです。 Delta Lakeとは Delta Lakeのサイトです。 こちらには以下の説明が
XilinxとSamsung Electronicsは、11月10〜12日に開催された「Flash Memory Summit Virtual Conference and Expo」にて、XilinxのFPGA搭載したSamsung SmartSSD CSD(Computational Storage Drive)を発表した。 SmartSSD CSDは、FPGAを内蔵することで適応性を高めた計算用ストレージプラットフォームで、大量のデータ処理を伴うアプリケーションに必要な性能、カスタマイズ性、およびスケーラビリティを備えているとのことで、Xilinxは同製品を2020年1月より自社ならびに正規販売代理店を通じて出荷を開始する予定としている。 SmartSSD CSDはXilinxのFPGAをアクセラレータとして組み込むことでデータの近くでの高速演算を可能としたことで、サーバCPUによる
2020年12月にスナップショット(権利確定)が行われ、多くの人がエアドロップ(無料配布)を待っている状態の暗号資産FLR これは暗号資産XRP(リップル)保有者なら誰でも参加できたため、このエアドロップに参加している人は多くいます。 そのため 「暗号資産FLRはいつになったら貰えるの?」 「忘れていたけど、暗号資産FLRって今どうなってるの?」 等の声を多く聞きます。 そこで今回は、あれから色々と出てきた変更点も含めて 『暗号資産FLRエアドロップとは?』 をわかりやすく説明していきます。 この記事を読むことで ◎にじゅうまる、暗号資産FLRのエアドロップ日程がわかります ◎にじゅうまる、スナップショットに参加していない人もエアドロップを受けられるよう行動できます それでは、暗号資産FLRのエアドロップについて一緒に見て行きましょう! ※(注記)暗号資産名は旧:スパークトークン、現:フレアトークンとなっています。 ※(注記)変
The Auron accelerator for big data engine (e.g., Spark, Flink) leverages native vectorized execution to accelerate query processing. It combines the power of the Apache DataFusion library and the scale of the distributed computing framework. Auron takes a fully optimized physical plan from distributed computing framework, mapping it into DataFusion's execution plan, and performs native plan comput
INSTANTROOM株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:曽根弘介)が運営する、フリーランスエンジニア・ITフリーランスの案件検索サイト「フリーランスボード(https://freelance-board.com)」は2024年6月のフリーランス案件の単価における市場動向の調査結果を発表いたします。 ◆だいやまーく数字で見る「フリーランス市場動向」 フリーランスボードでは2024年6月6日時点の141,500件の掲載案件を対象に開発言語・フレームワーク・職種別の月額平均単価を調査いたしました。 ■しかくフリーランス案件の月額平均単価 2024年6月のフリーランス案件の月額平均単価は71.5万円、最高単価は320万円です。 ▼掲載中のフリーランス案件はコチラから https://freelance-board.com/jobs ■しかく開発言語別の月額平均単価 開発言語別の月額平均単価は上表の結果となりました
Best practices for performance tuning AWS Glue for Apache Spark jobs Roman Myers, Takashi Onikura, and Noritaka Sekiyama, Amazon Web Services (AWS) December 2023 (document history) AWS Glue provides different options for tuning performance. This guide defines key topics for tuning AWS Glue for Apache Spark. It then provides a baseline strategy for you to follow when tuning these AWS Glue for Apach
こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 こんにちは、カケハシで Musubi Insight のバックエンドエンジニアをしている末松です。 Musubi Insight に表示するデータは夜間の日次バッチで集計しているのですが、テスト・品質担保・パフォーマンスなどなど悩みが絶えません... 以前もバッチ処理のテストに関するブログを掲載しましたが、今回はパフォーマンスに関する記事になります! https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2022/08/12/094856 Musubi Insight データ集計の歴史 Musubi Insight プロダクトリリース時からデータ集計は AWS の Glue Job で作られていましたが、最初は Python Shell が中心でした。 利用薬局
マイクロアドでサーバサイドエンジニアをしているタカギです。 今回はデータ基盤移行とPySparkについての話になります。 目次 目次 データ基盤移行の概要 データ基盤移行後のバッチ処理 Spark Connectを導入する Spark Connectの問題点 まとめ 補足 データ基盤移行の概要 諸々の事情1により、データ基盤をHadoopから移行することになりました。 現在のデータ基盤でのETL/ELT処理はHadoopエコシステム(Hive、HDFSなど)を中心に構成されています。 ※(注記)Hadoopについてはこちらの記事が参考になります。 これらをKubernetes、PySpark、S3互換ストレージ(詳細未確定)を組み合わせたデータ基盤へ移行する計画です。 すぐにすべてを移行するのは難しく、完全移行までは新旧並行稼働がそれなりの期間続く予定です。 今回の記事では、PySparkを使用し
At Data Minded, we have observed a growing popularity of dbt among our clients in recent years. While it has primarily been used for data transformations on top of a data warehouse (DWH), we also see the potential for using dbt together with Duckdb as an alternative to Spark for data transformations on top of a data lake. Why dbt trumps Spark in data pipelines?For more than a decade, Apache Spark
PythonからApache Sparkを操作する際に使用するAPIであるPySparkの基本的な使い方を説明します。 こちらの記事で説明しているノートブックはこちらとなります。 Apache Sparkとは Apache Sparkとは、ビッグデータと機械学習のための非常に高速な分散処理フレームワークです。SparkはDatabricksの創業者たちによって開発されました。Databricksにおける分散処理はSparkによって行われます。 参考資料 About Spark – Databricks Apache Spark as a Service – Databricks PySparkとは PySparkとは、Sparkを実行するためのPython APIです。Apache SparkとPythonのコラボレーションをサポートするためにリリースされました。開発者はPySparkを用
はじめに本ブログシリーズでは、Yahoo!ショッピングのデータ分析基盤を最適化するために取り組んだ大規模プロジェクト――Apache HiveからTrinoとApache Sparkへの移行――につい...
はじめに この記事はこれまで実案件において実施したDatabricksSQLパフォーマンスチューニングの作業内容をベースに、実行クエリのボトルネック特定からパフォーマンス改善の手法について共通すると思われるTipsをベストプラクティスとしてまとめたものです。 DatabricksSQLの操作経験がある方を対象に記載しておりますため、DatabrickSQLの機能説明や用語解説及び設定コマンドの詳細等は割愛しておりますが、今回初めてDatabricksSQLをご検討される方でも理解いただけるよう、該当するDatabricksドキュメントリンクも併せて記載しておりますので適宜ご参照ください。 ※(注記)ドキュメントへのリンクはAzure Databricksのリンクを使用していますがAWS/CGP上のDatabricksでも同様の機能を提供しています。 DatabricksSQLとは Databric
仮想通貨XRP(リップル)保有者が参加できた注目の暗号資産FLR(スパークトークン)エアドロップ これの誕生は当初の予定から延期をしており、現時点では 2022年7月4日に誕生予定 となっています。 それだけでも、暗号資産XRP保有者にとってはお得で重要な情報となっていますが、暗号資産FLR(スパークトークン)保有者向けに、更に別の暗号資産が貰えるエアドロップがあります。 このように聞くと、 「本当に!2回も無料で貰えるとかメチャクチャお得じゃん!」 「なんでも無料で貰えるモノは貰っておきたい!!」 「知らなかった!どうやったら貰えるのか教えて欲しいです!!!」 という人がとても多いと思いますし、私も貴方と同じです。 そこで今回は、更にもう一回新しい仮想通貨を受け取るエアドロップに参加したい人向けに 『仮想通貨YFLR(イールドフレアトークン)のエアドロップ』 についてわかりやすく説明しま
Sparkでヤフーメールがエラーになる以前、メールソフトSparkを紹介しましたが、「Yahoo.co.jp用のユーザ名またはパスワードが間違っています。」というエラーメッセージが表示されるようになりました。原因ははっきりとはわからないですが、ヤフーのパスワードを変更したら起こった可能性が高いです。パスワードを再設定しても受け付けなかったり、再設定できたとしても直らない。一応、メール通知は届くのだけど、何度もエラーメッセージが届いてとても煩わしい。ちなみに私はiPhoneです。もしかしたらAndroidでも同じような現象があるかもしれません。
Google Cloud can deliver 18-60% cost savings versus other cloud-based Apache Spark alternatives. Get the ESG report. Unlock Spark's full potential on Google Cloud. Choose serverless ease or cluster control, boosted by high-speed processing, AI assistance, and seamless open lakehouse connectivity.
Sparkで機械学習をするとき、前処理もSparkでやりますよね。 前処理って面倒ですよね。カテゴリ値とか連続値とか合成変数とか。 無邪気に変数を定義するデータサイエンティストにイラっとします。 さて、ある程度の大きさのデータを処理すると、 タイムアウトとかOOMとか、処理が遅かったりしますね。 そんなときに試してみると良いかもしれないオプションです。 Dynamic Allocation 無駄なリソースを使わないことに越したことはないので、動的リソース確保ができるようにします。 DynamicAllocationを有効にするには、ShuffleServiceも有効にする必要があります。 使われないExecutorが削除されるので、Shuffleのファイルを別な場所に退避させておくためです。 spark.dynamicAllocation.enabled spark.shuffle.ser
Windows PC でメールを送受信する場合、私のまわりではWebブラウザでGmailを使用している人がほとんど。Microsoft Outlook ユーザーもよく見かけます。 しかし、これら以外にもWindows向けのメールアプリは多数公開されており、それそれ便利な機能を搭載しています。 仕事でもプライベートでもチャットでのコミュニケーションが主流になってきましたが、メールを使用する機会もまだ少くないかと思います。より効率よくメールを処理するために、自分にあったメールアプリを探してみてください。 目次 無料でもしっかり使えるWindows向けメールアプリSpark by ReaddleeM ClientMailspringSpikeThunderbirdBlueMail 無料試用可能なWindows向けメールアプリMailbirdPolymailKiwi for Gmail 正式リリー
Linux Daily Topics Canonical、Spark on Kubernetesソリューション「Charmed Spark」のベータ版を公開 Canonicalは7月3日、Kubernetes上でSparkジョブをデプロイ/実行するオープンソースソリューション「Charmed Spark」の最初のベータ版リリースを発表した。 Charmed Spark beta release is out – try it today | Canonical Charmed SparkはCanonical Data Fabricチームが開発を主導するソリューションのひとつで、Charmed Sparkのほかに「Charmed Kafka」「Charmed MongoDB」「Charmed OpenSearch」「Charmed PostgreSQL」「Charmed MySQ
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