Developers Summit 2012 で使用したスライド 後半を抜き出し少し更新したものはこちら: http://www.slideshare.net/dynamis/kanazawajsnextRead less
This document discusses automated UI testing for mobile web and native apps. It covers testing mobile web apps with Selenium, testing native Android apps with Robotium, and testing native iOS apps with Frank. Key points include why automated UI testing is important, common pitfalls to avoid, and how the future of testing may involve writing tests in plain English scenarios using frameworks like Cu
The document describes MongoDB's GridFS specification for storing and retrieving files that exceed the BSON document size limit of 16MB. It explains that GridFS splits files into chunks, which are stored as individual documents, and maintains metadata about the file such as length, MD5, and filename in a separate collection. It provides examples of using the mongofiles command line tool to list, s
This document contains links to MongoDB documentation pages about sharding, databases, collections, inserting, querying, updating, indexing, replication, and backups. It includes a link to a slideshare presentation on MongoDB sharding and links to pages explaining replica set internals and operations.Read less
2. ㈱ワークスアプリケーションズ所属 ERPパッケージの会社です 研究部門 クラウド担当 AWSを主に触る (jawsugコアメンバー) AzureやNiftyも調査中 個人的にはAzureも触りたい 業務ではJava、Silverlightメイン 半分趣味でWP7も 2011/04/09 2 4. クラウドを使いやすくするツール 今のところAWSにのみ対応 必要があればマルチクラウド対応も ベンダー提供のAPIを使って スケジュール操作、グルーピングを行う 詳細に知りたい方はJAWS-UGでの 発表資料をどうぞ http://www.slideshare.net/tanakata/aws -sdk-for-java-wc3 2011/04/09 4
The document discusses using node.js with MongoDB. It includes examples of basic CRUD operations using the node.js driver and MongoDB native driver. It also discusses ORM libraries like Mongoose that provide an abstraction layer. The document contains code samples for performing inserts, updates, finds and counting documents using the native node.js driver and Mongoose.Read less
2. 講演者について 荒川 傑 (@ashigeru) Ashigel Compilerの中の人 Asakusa DSLのデザンも担当 株式会社グルージェント開発部所属 2010年9月より出向中 普段の仕事 研究: コンパラ、開発環境 調査: Google App Engineなど 教育: 授業設計、教材開発 Asakusa DSLの内部 2 3. 本日のテーマ 第一部: Asakusa DSLの設計思想 どんな言語か、何を考えて作ったのか 第二部: Asakusa DSLのセマンテゖクス Hadoopとどのように関連するか 第三部: コンパラのコード生成 どのようなコードを生成しているか 第四部: コンパラの最適化手法 どのような最適化があるか Asakusa DSLの内部 3 4. 本日の内容 触れること DSLの位置づけ
2. 本日の内容 クラスロードの仕組み クラスローダーの名前空間 リローディングの技術 その他の話題 アンロードの条件 パッケージプライベート シリアライゼーション 2010/08/06 #jvmjvm 2 3. 2.17.2 Loading 5 Loading, Linking, and Initializing 5.3.2 Loading Using a User-defined Class Loader クラスロードの仕組み 2010/08/06 #jvmjvm 3 4. クラスローダーの作り方 1. java.lang.ClassLoaderのサブクラスを定義 2. findClass()をオーバーライド 3. クラスファイルをdefineClass()に食わせる 4. 結果のjava.lang.Classを返す public class MyClass
3. 目的 Asakusa の目的 基幹バッチ処理を Hadoop 上で、開発・実行・運用すること Hadoop 上で基幹を動かすことの狙い バッチ処理時間の短縮 バッチ処理の短縮で何が可能になるのか? ① 今まで時間的な制約できなかった処理を何度も行うことができる 月次・週次での処理を日次で行える。可能であれば「即時処理」 シミュレーション・確定処理・クレンジング・引当・受発注・在庫管理・予測処理 ② 時間的に処理が不能であったデータも処理をする 13 か月実績推定から 100 カ月超のデータも取り込む データ種が異なるデータもまとめて処理にかける ③ 無駄な時間がなくなり、運用のコストが劇的に下がる 夜間バッチをなくして、運用監視の人的なコストを下げる 4. 実際どんなものか? 基幹バッチ処理の例~一部抜粋 仕入データ 取り込み 残高 更新 照合 処理 仕入明細 データ 仕入返品 デー
The document discusses the Apache Cassandra NoSQL database. It describes how Cassandra uses keys to store and retrieve data, unlike SQL databases that rely on indexes. Cassandra allows for adding secondary indexes but maintains consistency through a replication technique called versioned clocks. Later versions of Cassandra added features like configurable consistency levels and improved secondary
1. クラスローダ リークパターン なにそれおいしいの? Takayoshi Kimura Senior Software Maintenance Engineer, JBoss Global Support Service Red Hat
This document appears to be test results from running the Yahoo! Cloud Serving Benchmark on a system. It includes performance metrics like request latency distributions and throughput for different request sizes and concurrency levels. Various graphs and tables are presented showing results from multiple benchmark runs. The benchmark was run to test the performance of the system for serving reques
The document discusses big data and Hadoop concepts. It covers Hadoop operations like put, get, scan, filter, delete as well as join and group by. It also discusses the different types of data access patterns like random write, sequential read, sequential write and random read. The document focuses on big data, Hadoop operations, and data access patterns.Read less
The document provides information about Hive and Pig, two frameworks for analyzing large datasets using Hadoop. It compares Hive and Pig, noting that Hive uses a SQL-like language called HiveQL to manipulate data, while Pig uses Pig Latin scripts and operates on data flows. The document also includes code examples demonstrating how to use basic operations in Hive and Pig like loading data, perform
4. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 – その後、企業向けパッケージソフトの企画・開発・事業化を担当 – 1999年から、携帯電話向けインフラ、プラットフォームの企画・開発を担当 Webアプリケーションのセキュリティ問題に直面、研究、社内展開、寄稿などを開始 – 2004年にKCCS社内ベンチャーとしてWebアプリケーションセキュリティ事業を立ち上げ • その他 – 1990年にPascalコンパイラをCabezonを開発、オープンソースで公開 「大学時代のPascal演習がCabezonでした」という方にお目にかかること
1. オープンソースカンファレンス 2010 Tokyo/Fall Hadoop ~ Yahoo! JAPAN の活用について~ 2010/9/10 ヤフー株式会社 R&D 統括本部 角田直行、吉田一星 2. 自己紹介 角田 直行 ( かくだ なおゆき ) R&D 統括本部 プラットフォーム開発本部検索開発部 開発 3 2005 年 ヤフー株式会社入社 ヤフー地図 ヤフー路線 ヤフー検索 … 2010 年現在、検索プラットフォームを開発中 Copyright © 2010 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 3. 自己紹介 吉田一星 (よしだ いっせい) R&D 統括本部プラットフォーム開発本部検索開発部開発3 R&D 統括本部フロントエンド開発本部アプリケーション開発部開発4(兼) R&D 統括本部プラットフォー
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