HadoopでPython使ってテストしてみた - その２ - もちおのWEBアプリ開発日記
前回の続き Pythonで[mapper]と[reducer]を作ったところから ファイルシステムのフォーマットを行います。 hadoop@ubuntu-vm:~$ hadoop namenode -format hadoop@ubuntu-vm:~$ start-all.sh hadoop@ubuntu-vm:~$ jps 9258 TaskTracker 9043 SecondaryNameNode 17131 Jps 8885 DataNode 8751 NameNode 9122 JobTracker jpsコマンドが上記のようになっていればOKです。 今度は[HDFS]というファイルシステムに前回作ったサンプルデータを登録します。 データ量が多い場合は時間が結構かかります。 hadoop@ubuntu-vm:~$ hadoop dfs -copyFromLocal input i
mitsunari@cybozu labs: xbyak アーカイブ
LL魂2007(LLSpirit)のライトニングトークで発表したときに使ったデモのコード(Python+Xbyak)を公開します． download 使い方は添付のreadme.txtを参照してください． ベンチマーク結果をあげておきます． 速度比(小さいほど速い) ループ回数 実行時間(sec) 処理時間比(Xを1とする) Xbyak(可変) 100000 12.14 1 python(可変) 100 10.73 894 psyco(可変) 1000 40.8 340 python(固定) 1000 42.55 354 psyco(固定) 10000 32.91 27.4 C++(固定) 100000 13.94 1.16 修正python* + Xbyak 100000 8.75 0.72(参考値) psycoはPythonのJIT実行環境です．Xbyakはこれの特別版と考えればよいで
ここいらでfuseを一区切り - KoshigoeBLOG
どうすればfuseを使えるのかを知りたかったので、サンプルコードを参考にあれこれしていましたが、ここらで一区切り。 FUSEWiki - FusePython FUSEWiki - FUSE Python tutorial IBM dW : Linux : FUSEによる独自ファイルシステムの開発 - Japan FUSEWiki - FileSystems macfuse - Google Code SSH Filesystem rubyfs pyfs "ローカルファイル"以外の何かを使って読み書きが出来ればFUSEのさわり位は体験出来るだろうという事で、お題を『memcachedへの入出力をFUSEを使って書いてみる』としてみました。 書いたコードでは、読み・書き・削除くらいしか出来ませんが、カーネルもファイルシステムもろくに知らない自分でも、ls,cat,vi,rmなどのコマンドが使
Mike Stall's .NET Debugging Blog
Notes on Managed Debugging, ICorDebug, and random .NET stuff Webjobs SDK Beta is released We just released the WebJobs SDK Beta! Some highlights: ServiceBus support! Better... Date: 06/19/2014 Azure Storage Naming Rules I constantly get burned by naming rules for azure storage. Here’s a collection of the naming rules... Date: 06/12/2014 Hosting interactive code in the Cloud Azure WebJobs SDK alpha
Microsoft Corporation
Microsoft Learn. Spark possibility. Build skills that open doors. See all you can do with documentation, hands-on training, and certifications to help you get the most from Microsoft products. Learn by doing Gain the skills you can apply to everyday situations through hands-on training personalized to your needs, at your own pace or with our global network of learning partners. Take training Find
Psyco で高速化にチャレンジしてみる？ (2006/06/10)
Psyco で高速化にチャレンジしてみる？ (2006/06/10) python Psyco で高速化にチャレンジしてみる？ Python 2.5、正式版リリースに一歩近づく の記事を目にする。「Need for Speed」というプログラミングコンテストも開かれていたのか。「目的は単にPython言語を速くすること」と。こういうアプローチは好きだったりする。言語そのものの速度が速くなるメリットは大きい。Psycoみたいなものも好きだし。そういえば以前に ほんとにPython の起動は遅いのか？(2006/02/10) なんてことを書いたことがある。Python 2.5 は起動がもっと速くなっているんだろうか。 Psyco を久々に使ってみる psyco は、JIT(just-in-time) コンパイラの一種で、一行一行を python のインタプリタで実行するのではなく、ブロックご
DirectPython – Use DirectX with Python
DirectPython is an open source C++ extension to the Python programming language which provides basic access to DirectX (9.0c) API, including Direct3D, DirectSound, DirectShow and DirectInput. This project is no longer maintained and it has been succeeded by DirectPython 11. DirectPython uses DirectX almost directly, usually just interpreting Python objects to a form that DirectX can understand. Na
PLY (Python Lex-Yacc)
原文 Documentation version: $Header: /cvs/projects/PLY/doc/ply.html,v 1.3 2004/05/27 17:30:56 beazley Exp $ PLY Version: 1.5 目次 Introduction PLY概要 Lexの例 Lex実装ノート 基本的なパージング yaccの例 文法規則関数の結合 空生成規則 曖昧文法を扱う parser.out ファイルについて 構文エラーの処理 行番号の追跡 ASTの構築 Yacc 実装ノート パーサとLexer State Management Pythonの最適化モードを使用する 次にすべきこと Introduction PLYはポピュラーなコンパイラ構築ツールであるlexとyaccのピュアPython実装である。この実装は、先人の
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