ironpeace

#GraphX Programming Guide 英文サイト

##概要

GraphX はグラフとグラフ並列計算処理のための新しい SparkAPI です。 GraphX は、各頂点と辺にプロパティ情報を持つ「弾力性分散プロパティグラフ」を導入することにより、 Spark の RDD を拡張しています。グラフ計算処理をサポートするために、 GraphX は Pregel API を最適化した基本的な関数 (例： subgraph, joinVertices, mapReduceTriplets )を提供します。加えて、グラフ分析作業を簡単にするためのグラフアルゴリズムやビルダーを持っています。

###グラフ並列計算処理について

	// ES5
	$.get("/aj1", function(data1){
	$.get("/aj2?arg=" + data1, function(data2){
	console.log(data2);
	});
	});

	//ES6
	function async(genertorFactory) {
	var generator = genertorFactory.apply(this, arguments);

	import org.apache.spark._
	import org.apache.spark.SparkContext
	import org.apache.spark.SparkContext._
	import org.apache.spark.rdd.RDD


	object KaggleApp {
	def main(args: Array[String]) {

	val sc = new SparkContext("local", "Kaggle")

	<!DOCTYPE html>
	<meta charset="utf-8">
	<script src="/assets/d3.v3.min.js" charset="utf-8"></script>
	<style>

	path.link {
	fill: none;
	stroke: #666;
	stroke-width: 1.5px;
	}

	# histの結果をPDF出力
	pdf("hist_grouped_cost.pdf", paper="a4")
	hist(train$cost)
	dev.off()

	# 作業ディレクトリの設定
	setwd("~/dev/kaggle/ds2014")

	# CSVファイルの読み込み
	train <- read.csv("train.csv")
	test <- read.csv("test.csv")

	# summary関数で変数の概要が把握できる
	summary(train$duration_previous)
	# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's

	package ironpeace;

	import java.math.BigDecimal;

	public class Sample {

	public static void main(String[] args) {
	System.out.println("1.234 -> " + round(1.234, 2)); // 1.23
	System.out.println("1.235 -> " + round(1.235, 2)); // 1.24
	System.out.println("1.236 -> " + round(1.236, 2)); // 1.24

	List<Long> gids = new ArrayList<Long>();

	for(Grp g: myGrps){
	gids.add(g.id);
	}

	List<Entry> allE = Entry.em().createQuery("SELECT E FROM Entry E WHERE E.group.id IN (:groupid)").setParameter("groupid",gids).getResultList();

	object listsample {
	def main(args: Array[String]) = {
	val jsonstr = """
	{
	"data": [
	{
	"name": "Taro Yamada",
	"id": "111"