IRCクライアントでMyはてなやRSS FeedをウォッチするためのIRCdを書いた - はこべにっき ♨
はてなのお気に入りアンテナをTwitter Clientで見れるゲートウェイ「Hatetter」作りました と同じようなことを，Twitterクライアントではなく，IRCクライアントでやりたかったのです． というわけで，Pigというのを書いてgithubにあげてあります． http://github.com/hakobe/pig MyはてなやRSS Feedの新着項目を発言してくれるIRCdです．そのうち，Perlでごにょごにょした結果をIRCdになげるライトな感じのフレームワークになる予定です． 追記: Mooseの依存がひどいらしいのでとりあえずAny::Moose化したので，すこしは入れやすくなってる? Myはてなをウォッチ とりあえず以下のようにすると，IRCクライアントでMyはてながウォッチできます． $ git clone git://github.com/hakobe/pig
POE の処理の流れを把握してみる - 理系学生日記
メモ書き程度に。 準備 POE の多くのクラスは、POE::Kernel に対する mix-in となっています。つまり、POE::Kernel パッケージに属するメソッドなのに、Kernel.pm にないんだけど…!! ということがよく起こる。これをなんとかするために、とりあえず TAGS ファイルを作っておきます。 $ DIR=/opt/local/lib/perl5/site_perl/5.10.0/ $ etags $DIR/POE.pm `find $DIR/POE -type f` mix-in なので、基本的にはメソッドの多くが POE::Kernel に属しますが、ここでは便宜上、POE/hoge.pm に書かれているメソッドは POE::hoge::method と記述します。 主な流れ POE の主な処理は、POE::Kernel::run の呼び出しから始まります。P
ASCII.jp：黒船Google汐留沖に出現でWeb広告業界に激震！ PVもUVもユーザー属性も比較できる「Ad Planner」
Web業界に衝撃を与え続けてきたグーグルが、Web広告業界のビジネスの根幹を揺らがしかねないとんでもないツールを公開している。大手サイトのユニークビジター（UV）/ページビュー（PV）から、ユーザーの学歴や世帯収入といった属性まで丸見えにしてしまう「Google Ad Planner」だ。いったいどんなツールなのか。 「公称値」と「Google調べ」が比べられることに 「Google Ad Planner」は、Webニュースやポータルサイトなどへの広告出稿を検討している企業（広告主）の出稿計画をサポートするツールだ。昨年6月、米国でのサービス提供当初は招待制のクローズドなサービスで、日本のWebメディアは未対応だったため、国内のニュースサイトは簡単に紹介した程度だった。しかしその後、対応する国が増え、現在では日本のWebメディアにも対応、ユーザーインターフェイスは英語だが、Googleアカ
SKKの導入 2 (エロゲタイトル入力支援SKK辞書を作る) - Haitena だいありー
前回でMacにAquaSKKの導入が一応出来たので、今回はより使いやすくなるように辞書を作成してみようと思います。 SKKの導入 1 (AquaSKK for Mac) - Haitena だいありー エロゲタイトル入力支援辞書の作成動機 恐らく、大多数のエロゲーマーの方は正式タイトルではなく、略称で会話したりするのではないでしょうか。 例えば、こんな感じ。 『なぁ、おまえダメ恋やった?』 『ダメ恋? ーーあぁ、"世界でいちばんNGな恋" か。もち。つーか主人公頼りなさすぎwwww』 『確かにw それより、あのゲームやると就職とか、 今後の人生とか、そーゆうの考えちゃうよなーー。すごく……憂鬱です。』 まさか、『世界でいちばんNGな恋』といちいち正式名称使いません(多分)。 ということで、入力も略称の方で出来るといいなぁと思いました。 俺は今までImput Methodに関しては全くいじっ
レプリケーション - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "レプリケーション" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2024年2月） レプリケーション（英: Replication）とは、ソフトウェアやハードウェアの冗長なリソース間で一貫性を保ちながら情報を複製し多重化する処理を意味し、信頼性やフォールトトレラント性やアクセス容易性を強化する。 解説[編集] 同じデータを複数の記憶装置に格納することを「データレプリケーション」、同じ計算タスクを何度も実行することを「計算レプリケーション」という。計算タスクの場合、異なる機器上で実行すれば「空間的レプリケーション」となり、同じ機器上で繰り返
mixi Engineers’ Blog >> Tokyo (Cabinet|Tyrant)の新機能
アロハシャツとショートパンツとビーサンで出勤してスネ毛が美しくないと評判のmikioです。さて今回は、Tokyo Cabinet（TC）とTokyo Tyrant（TT）のそれぞれ最新版でサポートされた新機能についてご紹介します。 固定長データベース 最終ログイン時刻データベースをTTで管理する仕組みについての記事を以前書きましたが、それに対して「各レコードを固定長にすればlseek一発で参照できるよ」という趣旨のご指摘をいただきました。全くその通りで、最終ログイン時刻の値に必要な領域は各ユーザ毎に10バイトもあれば十分ですし、検索キーはユーザID（mixiにおいては1からの連番）なので、それを添字に使えば二次元配列としてデータベースを表現することができます。 ただし、yamazさんも指摘しているように、ログイン時刻データベースのスループット限界はwriteがブロックすることにより訪れるの
分散データベース2 - WebLab.ota
分散データベース - WebLab.otaの続き Distribution,autonomy,heterogeneity FDBS (A1,D0,H1)：異種混合 (A1,D1,H1)：異種混合＋分散 MDBS (A2,D1,H1) (A2,D2,H1)：各DBSコンポーネントがほかのDBSの存在を知らない． 必要なときに自律的につながる PDBS MDBSのanother instanceに見える しかし，２つは違うデータアクセス方法をサポートしてるよね MDBSはマルチデータベースレイヤ上で問い合わせのインタフェースをサポートしている（下図参照） PDBSは図のようにクエリが転送されていく このとき，クエリはオリジナルから変更されて転送されるかもしれない．（中継ピアが変更する可能性があるよね） さらにforwardingはマッピンググラフによって行われ，全ピアに転送されるとは限らない
libaio(Linuxの非同期I/Oライブラリ)の使い方 - moratorium
libaio(Linuxの非同期I/Oライブラリ)の使い方 2007-06-05 (Tue) 4:53 Unix Linuxで非同期I/Oを行うためのライブラリ「libaio」の使い方を書いてみる事にする。少し昔の話になるが、lighttpdが使用し、スループットを80%も上げたらしい。 TOEFLに向けて転置ファイルについての論文(Inverted files for text search engine [moffat 06])でReading対策をしていたところ、意外とスニペット(検索にヒットした箇所の前後の文章)を作るところが時間がかかるという事を教えてもらったので、適当にそれを例題にしてみる。具体的には以下のようなコードを非同期I/Oを使用して速くなるかどうか見てみる。 for (unsigned int i = 0; i < files.size(); i++) { FILE*
C++と Pthreads でミニマルなHTTPサーバを書く - いやなブログ
C++と Pthreads でミニマルなHTTPサーバを書く 『UNIXネットワークプログラミング』を読んでいると、自分でも何かネットワーク系の小さなプログラムを書いてみたくなりました。そこで、ミニマルなHTTPサーバを C++と Pthreads で書いてみました。 同じ著者の「詳解UNIXプログラミング」もそうだったように、今回の本もほとんどすべてのページに、重要なことが書かれています（最後のほうのXTIの部分は例外かもしれませんが）。 たとえば、27章ではネットワークサーバの実装として、次の設計方針がそれぞれ検討され、実際のコード付きで解説されています。 クライアントごとに fork 事前に fork - 各プロセスで accept 事前に fork - ファイルロックで accept を保護 事前に fork - Mutex ロックで accept を保護 (PTHREAD_PRO
Geekなぺーじ : Linuxネットワークプログラミング
ここでは、Linuxを使ったネットワークプログラミングの説明を行いたいと思います。 ここで対象としている読者は、ネットワークプログラミング初心者（もしくは入門者）かつLinux環境でプログラミングを行いたい人です。 開発環境としては、C言語＋gccを想定しています。 説明内容は主にソケットプログラミングになります。 なお、C言語そのものが初めての方は「C言語入門」も参考にどうぞ。Windows専用には書いてませんが主にC言語で共通の部分を解説しています。 コードを書く前の準備 まず、gccを使える状態にしないといけません。 ディストリビューションにもよりますが、Linuxを普通にインストールしただけでは開発環境は入りません。 開発環境を用意するためには、gccやglibcなどのrpmを必要に応じてインストールしてください。 次に、エディタが必要になります。 mule、emacs、xemac
IPv6 とかよくわからない人間が IPv6 対応サイトを作る際の知っておくべき 8 つの注意点 : にぽたん研究所
先日、一般や企業向けに IPv6 対応を支援をする、EDGE Co.Lab v6 というのを始めました。 これを始めるにあたって、弊社情報環境技術研究室の伊勢さんから、「なんかウチでやってるコンテンツで、どれか IPv6 対応しようよ」と、いきなり言われました。 実は IPv6 って何年も前からよく耳にするけど、特にインフラまわりの知識が拙いし、何だかんだ身の回りのほとんどが IPv4 で、それでまぁウマくいってるからよくわからないし、別にどうでもいい…と、IPv6 に対して「現実味がない。時期尚早なのでは？」みたいな勝手な印象を抱いて、毛嫌いしてました。 伊勢さんは 2ch の IPv6 板とかを立ち上げたらしく、IPv6 でアクセスすると、トップページのひろゆきが踊って表示されるそうです。 IPv6 と IPv4 の差って、ひろゆきが踊るか踊らないかの差だけ？とか、そうじゃないのをわか
Tokyo TyrantによるHAハッシュDBサーバの構築 - mixi engineer blog
来年のバレンタインデーに、正確には「2009-02-14T08:31:30+09:00」に、UNIX時間が「1234567890」を迎えることを発見してちょっと嬉しいmikioです。さて、今回は高効率ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantを用いてHAハッシュデータベースを構築する手法についてご紹介します。ちょっと難しいし非常に長い内容なのですが、最後までお付き合いくださいませ。 可用性と保全性 HA（High Availability：高可用性）とは、可用性（Availability）が高いことです。それでは説明になっていないので詳しく言い替えますと、システムに障害が起きにくくすることと、たとえ障害が起きたとしてもできるだけ迅速に復旧できるようにすることです。データベース系のシステムはユーザのデータを管理するという中核的役割を担うため、可用性を高めることは最も重要な課題となりま
Home | Hypertable - Big Data. Big Performance
Big Data. Big Performance. Hypertable delivers scalable database capacity at maximum performance to speed up your big data application and reduce your hardware footprint. 100% Hadoop Compatible Hypertable seamlessly overlays on top of Hadoop to provide supercharged scalable database infastructure for your big data application. Less Hardware, Lower Cost Hypertable delivers maximum efficiency and su
特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
[ThinkIT] 第4回：データベースレプリケーション (1/4)
第2回と第3回に渡り、サーバクラスタを使ってデータを分散配置し、全体として大きなデータベースを構築する方法について解説しました。今回は、サーバクラスタを使ってデータベースの二重化、三重化を行う方法について解説します。 データベース全体のコピーを作ったり、そのコピーのことをレプリケーションと呼びます。 データベースのテーブル設計をする上で「データの正規化」が重要だと聞いたことがある人は多いと思います。「データの正規化」で重要なことの1つに「同じデータは複数テーブルで重複させない」という考えがあります。 図1に示すように、「住所」を「顧客テーブル」と「注文テーブル」の2ヶ所に重複させておくと、お客様の住所を変更するアプリケーションは「すべて」「例外なく」この2つのテーブルの情報を「同じ」に保っておかなければならなくなります。
データベース技術教科書
リレーショナルデータベース・マネジメントシステムをベースに，DBシステムの原理から，設計・チューニングまでを詳細に解説．さらに話題のオブジェクト指向データベースや，データマイニングに欠かせない多次元データ/多次元インデックスなど，最新のデータベース技術まで網羅した自信作です． 好評を博したOPEN DESIGN誌 No.37特集『データベース・システムの基礎知識』に，「データベースの設計」と「関係データベースの適用業務とチューニング」，それに「多次元データとその索引付け」の章を追加しました． 製品に依存しない，10年以上持つデータベース技術を本書でマスターしよう！ 目次 はじめに 本書の目的と構成 第1章 データベース・システム基礎論 1.1 データベース・システムとは データベース データベース管理システム 利用者 1.2 データベース管理システムの基本機能 データのプログラムからの分離
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
