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花小金井店 | おふろの王様 [よもやま日記]

車でお出かけしていたのですが、今日は大雨&強い風。
帰りにスーパー銭湯によって帰ろうってことになり、行ったのが、ここ。

花小金井店 | おふろの王様
http://www.ousama2603.com/shop/hanakoganei/

日曜日なのか、すごい混雑でした。

JAFカードを見せると、100円割引になります。
(会員証提示で3名まで有効)

土日は、1000円なのですが、100円引きで900円でした。

お風呂は、内湯と露店風呂がありました。
外風呂は、降り注ぐ雨が体に当たり、ものすっごく寒かったですが、
それはそれで良い雰囲気でした。

レストランも付いているので、お風呂を上がった後は、ご飯を食べて、後は寝るだけ。

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第73期順位戦A級最終局 [将棋]

将棋界で一番長い日と言われるA級順位戦の最終日ですが、トップを走っていた行方尚史八段、久保利明九段がそれぞれ負けてしまったため、4者プレーオフになりました。

4者プレーオフといっても、それぞれ順位が下の棋士から順番に上の棋士と戦っていく必要があるとのこと。

【プレーオフ日程】
3月5日(木) 久保利明九段 対 広瀬章人八段

勝った棋士が渡辺明二冠と対決
3月10日(火) 渡辺明二冠 対 久保か広瀬

勝った棋士が行方尚史八段と対決
3月16日(月) 行方尚史八段 対 渡辺明か久保か広瀬

勝った棋士がと羽生善治名人と対決

そう考えると、A級における順位ってすごく重要だな、って思います。

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北海道の旬・焼肉たむら 東京ビルTOKIA店 [グルメ / クッキング]

北海道の旬・焼肉たむら 東京ビルTOKIA店
http://www.hotpepper.jp/strJ000988786/

焼肉たむら、とありますが、すき焼きを注文しました。

関東と関西で同じすき焼き、といってもずいぶんと違います。
こちらのお店は、関東風でした。

関西のすき焼きは、名のとおり肉を焼きます。
関東は、「すき焼き」というよりかは、「牛鍋」。
肉を焼くというよりかは、牛肉を煮る感じですね。

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映画『ベイマックス』4月24日発売! [テレビ / 映画]

まだ、映画をやっていますが、早くもDVDに登場です!
もう一度観たい&見せたい映画だったので、買いです。

特典映像として、『ベイマックス』と同時に公開された短編映画『愛犬とごちそう』も収録されるようです。





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【Hadoop MapReduce】文字列とfloatの比較 [Hadoop]

Pythonを使って、MapperとReducerを書いていたのだが、初歩的なミスをいくつかしたのでその備忘録として。

文字列の大小を比較する際
salesMax = max(thisSale, salesMax)
という関数を使ったのだが、上手くmax値を集計できていませんでした。

よくよく調べてみると、
thisSaleは文字型
salesMaxは数値型でした。

驚きなのが、文字型と数値型を比較できることなのですが。。。

自分としては、文字型と数値型を比較するとエラーで比較できないと思っていたのですが、プログラムの方で良しなに(?)大小比較をしていたようで、

499.99
99.99

これらを文字列として、比較すると、99.99の方が選ばれて変な結果になってしまいました。

正しく書くと、
salesMax = max(float(thisSale), salesMax)
と数値型にそろえる必要があります。

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【Hadoop MapReduce】ループ処理で1を足しあげる処理 [Hadoop]

※ Pythonを使って、MapperとReducerを書いています。

ループ処理をする際に、変数に1を足していく処理をする場合があります。

変数として、
 numSales
を定義したとして、

ついつい、
 ++numSales
と書きたくなるのですが、C言語の書き方で、Pythonでは
 numSales += 1
と書くとのこと。

ちょっとした方言の違いみたいなもんですかね。

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キッズ時計 DREAM BABY TOKEI 2015 [ファミリー]

DREAM BABY TOKEI 2015
http://www.babytokei.com/lp/jp_dreambaby2015/index.html?ua=pc

こちらの写真撮影会に行ってきました。

最初、車で行こうと思ったら、朝からバッテリーが上がらず!
車内の室内灯を1週間ほどつけっぱなしにしていたのが原因。。。

車で余裕を持っていこうと思っていたので、急きょ電車での移動にしたものの電車だとかなりギリギリ。
猛ダッシュをした結果、ギリギリ間に合いました。

撮影の場所は横浜の元町・中華街駅にある『小さな結婚式』のスタジオでした。
ということで、これから結婚式をするであろう新婚さんやその家族の人たちが集まっていました。

撮影時間は15分くらいでサラッと終わり、公園で遊ぼうかとも思ったのですが、雨が降ったり止んだりなので、中華街でランチをしてそのまま帰りました。
数日前は暖かかったのに雨が降ったら、急に寒くなった気がします。。。

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jaf バッテリー上がり [自動車 / バイク]

バッテリーが上がったので、JAFに来てもらいました。

JAFの会員に入っているので、基本料、作業料ともに無料でした。
非会員の場合、昼間の作業だと12,880円、夜間の作業だと14,940円かかるみたいです。

意外と作業費って高いんですね。
年会費が4,000円なので、3年に1回JAFにお世話に可能性があれば、加入しておいた方が良さそうです。

ちなみに、JAFで一番多い救援は"バッテリー上がり"とのこと。
2位はタイヤのパンクで、3位はキー閉じ込み。

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インタースコープの15周年記念 [マーケティング / 仕事]

インタースコープの15周年記念に行ってきました。
(存続していたらになります)

場所は、新宿モノリスB1にある『DELi‐Style』という場所。
ちょっと迷いましたが行ってみると、お弁当屋さんが集まる場所で、その一部を貸すというスタイルです。
ちょこっとした食べ物+ビールなど飲み放題。

インタースコープを辞めてかれこれ8年くらいになりますが、驚くことにみんな変わってないなって思いました。
そして、みんなそれぞれの場所で自分の道を歩み、活躍している姿を見ると、優秀な人たちの集まりの中で仕事をしていたんだな、って感じました。



また、次の機会が楽しみです。

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【Hadoop MapReduce】Filtering Patterns [Hadoop]

基本的な、mapperとreducerの書き方はだいたいわかったので、
MapReduce Design Patternsというものを勉強し始めました。

よく使うフィルタリング、サンプリング、集計、データ結合などの基本的な部分を理解することで、それを組み合わせ使えるようになることが目的です。

Filtering Patterns
・Simple Filter
・Bloom Filter
 確率的なフィルタ
・Sampling
・Random Sampling
・Top N

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【Hadoop MapReduce】MapReduceの処理効率を向上させる"combiners" [Hadoop]

combiners: MapReduceの処理効率を向上させるためにコンバイナを使用する

複数のMapperがデータを取得し、単一のReducerで処理をするのだが、大量のレコードをMapperがReducerに渡してしまうと、処理速度が遅くなってしまいます。

そこで、MapperとReducerの間にたちデータを処理するのがcombiners。



Hadoopnoのログを見ると、URLが書かれていて、そこにアクセスると、MapperやReducerがどれくらいのレコードを受け取って、どれくらいのレコードをアウトプットしたのかなどの情報が見れます。



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【Hadoop MapReduce】MapReduce Design Patterns [Hadoop]

Filtering: フィルタリングパターン
⇒ 大きなデータセットから小さなサンプルを抽出する

Summarizing: 集約パターン
⇒ 問題の本質を捉える

Structural: 構造パターン
⇒ 階層型データベースへの移行に関連している

Others...
Orgamization: データの統合
I/O:データの入出力

鉄板の参考書:Mapreduce Design Patterns


Hadoop: The Definitive Guide

Hadoop: The Definitive Guide

  • 作者: Tom White
  • 出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc
  • 発売日: 2015/04/10
  • メディア: ペーパーバック



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ジブリ『かぐや姫の物語』 ~ 姫の犯した罪と罰 [テレビ / 映画]

ジブリ『かぐや姫の物語』を観ました。


かぐや姫の物語 [Blu-ray]

かぐや姫の物語 [Blu-ray]

  • 出版社/メーカー: ウォルト・ディズニー・ジャパン株式会社
  • メディア: Blu-ray



直前に、日本昔話を子供に読み聞かせていたので、かなり忠実に再現されているんだな、って読んでいて思いました。
一部、違うところもありましたが、その辺りは、ジブリならではの解釈なんでしょうね。

キャッチコピーの罪と罰の解釈ですが、いろいろなサイトを見たところ


月で犯した罪
どうやら、穢れなき月において、穢れ多き地球に思いを描いたこと自体が罪


罰として、他ならぬその地球に下すこと。
そこで苦を感じ、地球が穢れていることを悟り、月に帰りたいと願うことで罪が許される

この物語に登場するもう一人の月の民(羽衣伝説の天女?)や富士山(不死の山)の話など、『竹取物語』にまつわる話を調べていくと、改めて『かぐや姫の物語』って深い話なんだな、って感じました。

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映画『劇場版 ウルトラマンギンガS 決戦! ウルトラ10勇士!!』 [ウルトラマン]

舞台挨拶の回(@MOVIX亀有)に行ってきました。

10勇士ってことですが、もちろん主役はギンガとビクトリー。
そして、準主役的な存在として、コスモスとゼロが出てきました。

コスモスは、春野ムサシ(杉浦 太陽)が人間の姿として登場。
まだ、ウルトラマンと分離していないようです。

一方、ゼロは、ゼロ単体でタイガ・ノゾム(daigo)は出てこなかったです。
確かに、前回の映画『ウルトラマンサーガ』で分離したので仕方ないところでしょうかね。

今回、新たにギンガとビクトリーがフュージョンして、ウルトラマンギンガビクトリーになりました。
これがゼロ並みかゼロ以上に強かったです。


ウルトラヒーロー500 ウルトラマンギンガビクトリー

ウルトラヒーロー500 ウルトラマンギンガビクトリー

  • 出版社/メーカー: バンダイ
  • メディア: おもちゃ&ホビー



そして、この映画の後日談となる『ウルトラファイトビクトリー』として、スピンオフ作品が3月31日から始まります。
1話「3分間」の連続オリジナルストーリーだとか。
姿を見ると、あんまりウルトラマンっぽくないですが…

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【Hadoop MapReduce】ファイル結合 [Hadoop]

Hadoopのジョブに対して、ジョブを実行するコマンドとして、
 hs mapper.py reducer.py inputファイル outputディレクトリ
と入力する必要があります。

2つのファイルを結合する場合、ファイルを2つインプットファイルとして処理する必要があります。
その場合、ファイル名の代わりにHDFS内のディレクトリ名を与えるようです。
 hs mapper.py reducer.py inputディレクトリ outputディレクトリ

Hadoopのファイル結合ですが、AとBのファイルを結合する際に
"keyid", "A", "hoge_1", ... "hoge_n"
"keyid", "b", "foo_1", ... "foo_m"
として、reducerに渡して、ソートされた状態を活かしての結合処理すればOK。

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第73期順位戦A級プレーオフ、行方八段が羽生名人に挑戦 [将棋]

羽生善治名人の挑戦者を決める第73期順位戦A級プレーオフですが、行方尚史八段が久保利明九段に勝ち挑戦権を得ました。

七番勝負ですが、第1局は4月8日(水)からホテル椿山荘東京で行われます。

仮に最終局までもつれた場合、第7局は6月23日。
なんだかんだと、3か月間かけるんですね。

ちなみに、羽生名人は名人戦を戦っている間、棋聖戦が入ってきます。
タイトル戦が同時進行で進んでいくハードスケジュールです。

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