AWS Big Data Blog Building a Recommendation Engine with Spark ML on Amazon EMR using Zeppelin Guy Ernest is a Solutions Architect with AWS Many developers want to implement the famous Amazon model that was used to power the “People who bought this also bought these items” feature on Amazon.com. This model is based on a method called Collaborative Filtering. It takes items such as movies, books, an
Dependency Injectionとはコンポーネント間の依存関係をプログラムのソースコードから排除し、外部の設定ファイルなどで注入できるようにするソフトウェアパターンである ってwikipedia先生が言ってました。 Scalaにおける最適なDependency Injectionの方法を考察する 〜なぜドワンゴアカウントシステムの生産性は高いのか〜 - Qiita を読んでいろいろ考えたので、なんで今さらって感じのことを書きます。 ScalaでDIというとDIコンテナとかCake PatternとかReader Monadとかって話になっちゃうんですが、これらはいかにかっこよくDIするかの話であって、別にこういった道具やパターンを使わなくてもDIは可能という話です。 Constructor Injection 簡単な例で考えます。今ここにUserRepositoryにべったり依存し
re:dashを使い始めて約半年、社内で実運用を始めて約10ヶ月が経ちました。 re:dashに繋がらなくなると苦情が出るレベル、にまでは社内で使われるようになりました。 その感想を書きます。 かなり主観も入ってますが、これから使おうとしている方は是非参考に。 現在の使用状況 クエリ数は約900 このうちスケジューリングで定期実行しているのは約200 ダッシュボード数は約150 何が良いのか OSSであること これは非常に大きいです。 商用のBIツールの場合、よくわからない挙動や動作をした場合でもベンダーに問い合わせたりする必要があります。 ただしre:dashはOSSです。 意味不明な動作をしたらコードを読めば動作が把握出来ます。 (※もちろんPythonのコードをある程度読める必要があります) また、開発が非常に活発で外部からのPRもちゃんと見てくれます。 作者の@arikfrさんが開
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