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2014年06月26日11:42 ライフハック homebrew-caskさえあればご飯大盛り三杯はイケる 久しぶりにホッテントリメーカーを使いましたw 最近は不安定な天気で急な雨が振ることが多いですが、みなさんいかがお過ごしでしょうか。ところで homebrew-cask 使ってますか? 僕も少し前から使ってるんですが、なかなか便利なので紹介してみます。一言で言うと、Bundler の Homebrew 版です。 と言ってもよくわからないかと思うので説明すると、Bundler は Ruby のプロジェクトで使われていて、設定ファイルに必要なライブラリを書いておけば、コマンド一発でそれらをまとめてインストールしてくれる、無くてはならない便利ツールです。 Homebrew は Mac OS X のパッケージ管理システムで、最近だと比較的当たり前に使われるようになってきたんじゃないでしょうか。
同姓同名のいない1億人の日本人の中から素早く「山田 太郎」を見つけ出して彼と話をしたい。各人の胸には名札が貼ってあるので、「山田 太郎」の名札の付いた人物を見つけ出せばいい。全国を行脚して片っ端に名札を確認していくという手もあるが、恐ろしく時間が掛かることは想像に難くない。最悪で1億人、平均で5000万人の名札の確認が必要となる。したがって事前に彼ら彼女らをなんらかのかたちに整列させるべきだと認識する。かと言って、こちらが持っている情報は彼ら彼女らの名前(姓と名)しかないから順位付けで整列というのは難しい。そこで姓(苗字)によるグループ化を思いつく。つまり各人の名札を「苗字関数」に通して苗字を得、その苗字のために割り当てられた区域に彼ら彼女らを住まわせるのだ。 def 苗字関数(name) name.split(/\s+/).first end name = "山田 太郎" 苗字関数(na
CouchBase サーバーは高速なドキュメント指向(JSON)データベースです。高速・大容量のデータを得意とする一方、SQL 型と異なり、SQL select による(like 節による)全文検索は苦手です。 ただ CouchBase は Apache Lucene をベースとするオープンソースでスケーラブルな全文検索&解析エンジン ElasticSearch と連携することで、この苦手部分を補っています。単なる SQL select よりも強力な検索エンジンと組み合わせることで CouchBase サーバーは更に強力なデータベースとなります。 この CouchBase サーバー環境に ElasticSearch を導入して連携させるところまでの手順を紹介します。なお CouchBase サーバー自体の導入はこちらを参照してください。CouchBase サーバーの導入まではできているとい
おまけ話として、mdbmはLinear Hashingと呼ばれるハッシュアルゴリズムの影響を強く受けています。 Linear Hashingの詳細はwikipediaをご覧ください。 http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_hashing このアルゴリズムによりmdbmは、扱うデータサイズが大きくなれば、動的にHashTableを拡大することができる非常に便利な特性を持っています。 しかし、冷静になって考えてみてみましょう。このLinear Hasingの管理用のテーブルを走査する計算コストは可能なら避けるべきです。 mdbmをはじめ、多くのKVSでは最終的なデータのサイズの予想がつくのであれば、あらかじめ大きめのサイズでデータベースファイルを作成する方が好ましいでしょう。 この辺の話に興味がありましたら、コードの「hashval_to_pagenum()」
はじめに Serfに続いてHashiCorpからConsulが発表されて、2ヶ月少々経ちました。 公式では Serf: service discovery and orchestration Consul: service discovery and configuration と言っていますが(http://www.serfdom.io/intro/vs-consul.html)、Consulも使い方によってはオーケストレーションできるかなと思って、試してみました。 ちなみに Serf や Consul の最近の動向については @zembutsu さんの記事がわかりやすいです ご注文は監視自動化ですか? SerfとConsulの記事まとめ そもそもオーケストレーションとは webサーバをproxyから追加したり抜いたり webサーバにデプロイしたり 障害が発生したサーバを撤去したり db
米Facebookが約70万人のユーザーのニュースフィードに表示する投稿を実験のために操作したことが、米国科学アカデミーの機関誌PNASで公開された論文で明らかになった。 Facebookのデータサイエンティスト、アダム・クレイマー氏ら3人によるこの論文は「ソーシャルネットワークにおける大規模情動感染に関する実験的証拠(Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks)」と題され、Facebookのニュースフィードに表示される投稿の感情がユーザーの投稿の感情に影響するかどうかを実験した結果がまとめられている。 この実験で、Facebookは68万9003人の英語を使うユーザーを抽出し、ニュースフィードのアルゴリズムを操作して、ポジティブな言葉を含む投稿の表示を減らした場合のユ
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