Hadoop MapReduceプログラムを解剖する
2．入出力 MapReduceは、外から見ると以下のことをするフレームワークです。 ファイルを入力しオブジェクトでできた<Key, Value>ペアに変換する 結果の<Key, Value>ペアを生成する、MapとReduce処理を実行する 別のファイルに出力する このため、「ファイルから入力する」「データをオブジェクト化する」「ファイルに出力する」というクラス群を持っており、MapReduceジョブのJavaプログラムでもこれらにアクセスすることになります。これを理解しておかないと、MapReduceプログラムは理解できそうにありません。 MapReduceの入力と出力のインターフェースは、MapReduceの重要な特徴を持っています。それは、以下の組み合わせでデータのやりとりをすることです。 Hadoop MapReduceの入力と出力は、あらかじめ提供されている「InputForma
BBC - Glow JavaScript Library
Please turn on JavaScript. To find out how to do this visit the WebWise JavaScript guide. Glow is a JavaScript library which gives you... Simplified DOM manipulation, event handling, animations, etc A versatile set of user interface widgets Clear and comprehensive documentation BBC Browser Support Standards compliance
JPAの@Embeddableの使い道 - 達人プログラマーを目指して
JPAには@Embeddableというアノテーションがありますが、このマッピング機能をうまく活用しているチームはどれくらいあるのでしょうか？私が今まで適用してきた使い方は結局以下の2通りの使い方のいずれかに集約できると思います。 1.属性の多い巨大なテーブルに対するエンティティを入れ子に構造化されたクラスとして扱う これはちょうどCOBOLにおいて巨大なレコードをばらばらの独立項目として扱うのではなく、値の塊ごとに集団項目として一まとまりの変数としてまとめて考えるという発想に近い考え方です。たとえば、COBOLでは以下のように従業員レコードを固まりで分割して定義できます。 DATA DIVISION. WORKING-STORAGE SECTION. 01 EMPLOYEE. 05 EMP-NO PIC 9(7). 05 EMP-NAME 10 FIRST-NAME PIC X(15).
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