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b. 日経クラウドファースト2016年6月 “Azure IoT Suiteの評価”
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専門分野:Apache Mesos, Apache Spark, 分散コンピューティング, ク
ラウドコンピューティング, NoSQL DB, グラフDB
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• Easier
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– Machine learning pipeline persistence
• Faster
– 2nd-gen Tungsten Engine
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bytecode generation)
•Smarter
– Structured Streaming
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DATA SCIENCE
18
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RESEARCH
18
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USECASE
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まとめ
• Spark2.0以降も継続的な進歩が行われる
– 性能 (Tungsten, GPU)
– 利便性・多様なユースケース (GraphFrame,DataFrame)
• エコシステムは継続的に拡充している
• おおよそ考えうる限りのユースケースが出始めている
9
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  • 6. Copyright ⓒ2016 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved DEVELOPER http://www.slideshare.net/JenAman/highperformance-python-on-spark 6
  • 7. Copyright ⓒ2016 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved RESEARCH http://www.slideshare.net/SparkSummit/gpu-support-in-spark-and-gpucpu-mixed-resource-scheduling-at-production-scale-63065895 7
  • 8. Copyright ⓒ2016 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved ECOSYSTEM http://www.slideshare.net/JenAman/efficient-state-management-with-spark-20-and-scaleout-databases http://www.slideshare.net/JenAman/elasticsearch-and-apache-lucene-for-apache-spark-and-mllib http://www.slideshare.net/JenAman/gpu-computing-with-apache-spark-and-python-63064880 http://www.slideshare.net/SparkSummit/video-games-at-scale-improving-the-gaming-experience-with-apache-spark http://www.slideshare.net/JenAman/building-realtime-data-pipelines-with-kafka-connect-and-spark-streaming http://www.slideshare.net/JenAman/netflix-productionizing-spark-on-yarn-for-etl-at-petabyte-scale USECASE ENTERPRISE 8
  • 9. Copyright ⓒ2016 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved まとめ • Spark2.0以降も継続的な進歩が行われる – 性能 (Tungsten, GPU) – 利便性・多様なユースケース (GraphFrame,DataFrame) • エコシステムは継続的に拡充している • おおよそ考えうる限りのユースケースが出始めている 9
  • 10. Copyright ⓒ2016 CREATIONLINE, INC. All Rights Reserved 10