Hadoop Spark Conference Japan 2016 #hcj2016 午前のまとめ

oza @oza_x86

最初の Spark は 600行だった！ #hcj2016

フライマン @flyman_san

sparkが北川景子とは、誰が吹き込んだ？猿田さん？w ＃hcj2016

KUBOTA Yuji @sugarlife

クラウドへのデプロイが多いのがへーだった #hcj2016

Noritaka Sekiyama @moomindani

そういえばクラウドへのデプロイといっても、その上でYARNとか使ってるよね。 #hcj2016

舳艫 jikuro @stern_bow

Sparkの実行環境は、スタンドアロンが48%、YARNが40%、MESOSが11%とのこと。分散環境でなくてもSpark使っている人が多い？ #hcj2016 pic.twitter.com/o3SWbnQA3j

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sakukazu @kztkskr

リクルートテクノロジーズ社提供のランチがホワイエに並べられました。お早めにどうぞ！ #hcj2016 pic.twitter.com/AzpQoY3DaF

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x1 @iyunoriue

Sparkコミュニティの発展のところで、Tokyo Meetupが紹介された！ meetup.com/ja-JP/Tokyo-Sp… #hcj2016 pic.twitter.com/IdcdH3PGDt

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yu yamada @nii_yan

象さんが微妙に動いててかわいい #hcj2016

o @oroshisoba

spark 2.0のお話中 #hcj2016

Noritaka Sekiyama @moomindani

Spark 2.0 1) Frontend API Foundation 2) 10x Backend performance #hcj2016

K. Ishizaki @kiszk

vectorizationきた　#hcj2016 pic.twitter.com/dsqsUP1AMn

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gihyoreport @gihyoreport

Spark2.0ではフロントエンド、バックエンドとも大きな強化が #hcj2016 pic.twitter.com/ZO47CBQZl7

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Daisuke Kobayashi @d1ce_

ランチスポンサー、ありがとうございます！腹ペコだ… #hcj2016

tt @tora470

象ずっと立ってて疲れるんだろうなあ…ｗ #hcj2016

Akihiro Okuno @choplin

DataSetはいいぞ #hcj2016

gihyoreport @gihyoreport

tungstenプロジェクトについて #hcj2016 pic.twitter.com/sttyS0t9qn

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x1 @iyunoriue

Spark2.0のStreaming DataFrame熱い・・・ #hcj2016

フライマン @flyman_san

だんだんステージ上のゾウが気になってきた。下げてあげれば良いのに。かわいそう。w ＃hcj2016

Toshinari Sone @JamboCast_crmh

ストリーミングデータスレームってのは、興味あるなぁ。 アーキテクチャが気になるし、活用できる領域が広そう。 #hcj2016

KUBOTA Yuji @sugarlife

Streaming に関する課題 Output overtime / Late data / Failures / Distribution with complex operations, i.e., window, session, aggregation #hcj2016

Daisuke Kobayashi @d1ce_

ストリーミングの課題、頭がフラフラしてくる #hcj2016

KUBOTA Yuji @sugarlife

とりあえずキーノートで一番 (肉体的に) 頑張ってるのは多分ぞうさんだな。 #hcj2016

白石　章 @NtShiraishi

Hadoopの象が、立ちっぱなしで、安定感、堅牢性を訴えてる。#hcj2016

SKS rep @repeatedly

exactly-onceだと…なんか制限があんのかな？ #hcj2016

Aki Ariga @chezou

今から #hcj2016 行ってランチに間に合うだろうか（多分無理