pyenv 下のPythonを使って PySpark

conf/spark-defaults.conf に、

spark.pyspark.python   /home/XXX/.pyenv/versions/anaconda2-4.4.0/bin/python

みたいに直接書くとうまくいく。

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cargo

rust のツールチェーンにcargoなるものが含まれている。makeみたいなものか？もう少し高度なのか。sbtぐらい？

プロジェクトディレクトリを自動的につくって、ソースとビルドファイルのテンプレートまで作ってくれる。驚いたことに、勝手に.gitができていてgit管理下になっている。便利。

Hidemotos-MacBook:rust nakada$ cargo new myProj --bin
     Created binary (application) `myProj` project

ディレクトリができて、その中にビルドファイルCargo.toml とsrcディレクトリができる。

$ ls myProj
Cargo.toml    src

Cargo.toml はこんな感じ。toml はTom’s Obvious, Minimal Language だそうだ。INIファイルとかに似てる？

$ cat myProj/Cargo.toml
[package]
name = "myProj"
version = "0.1.0"
authors = ["nakada"]

[dependencies]

srcの中にはmain.rsができる。

$ cat myProj/src/main.rs 
fn main() {
    println!("Hello, world!");
}

プロジェクトディレクトで、cargo build とすると、targetというディレクトリが作られて、target/debug/プロジェクト名 でバイナリができる。

cargo run とやるとbuild したあとそのまま実行するようだ。

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Rust install mac

https://www.rustup.rs/ にしたがって、

curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

とやる。なにか.bash_profile とか書き換えているようで、ちょっと嫌な感じ。cargoなど一切合切ツールチェーンもインストールされる。

$ rustc --version
rustc 1.18.0 (03fc9d622 2017-06-06)

無事インストールできたようだ。

fn main() {
    println!("Hello, world!");
}

をtest.rs としてセーブして、

$ rustc test.rs

とやると test というバイナリができる。

これを実行すると

$ ./test
Hello, world!

となる。a.out になったりしないあたりが偉い。

$ ls -al test
-rwxr-xr-x  1 XXXXXX  staff  400552 Jul 19 16:22 test

400Kbytesもある。いまどきこんなもんか。

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tensorflow server

https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic TensorFlowサーバなるものがあるらしい。 学習済みのモデルをエクスポートする。 これをサーババイナリ（C++で書かれている模様）に与えると、 grpcのサーバができるので、ネットワーク越しにgrpcで呼び出して 予測をさせる事ができる、ということらしい。