大規模解析サービスのためのデータベース構成 ～BigTable／BigQueryの弱点をどう補うか？
大規模なデータを扱う解析サービスにおいて、データベースの性質の理解や選定、配置、活用方法などはクリティカルな問題であり、サービスとして大きく差をつくる要素にもなります。本稿では考慮すべきデータベースの性質の違いから始め、解析サービスにおける考え方や活用のテクニック、構成方法について紹介したいと思います。 解析サービスにおける重要な2つの仕事 ここでは大量のデータを収集する解析サービスの仕事の中でも、重要な2つの仕事についてフォーカスして話を進めていこうと思います。 一つ目は、データを単に収集し、スケーラビリティの高いデータベース（または分散ファイルシステム）に格納し、あとで（管理画面から、もしくはスケジュールバッチなどで）Aggregateするものです。こちらは解析サービスと言われるサービスの多くが行なっている仕事と考えられます。 二つ目は、データによって振る舞いを変える、リアクションする
【bat】Windowsのバッチファイル(*.bat)の書き方自分用まとめ - Qiita
これを実行すると次のような残念な表示になる C:>C:\exsample.bat C:>IF 1 == 1 (echo あいうえお ) あいうえお ようはスクリプトの中身が表示されてる。これを避けるためにバッチファイルの頭には必ず@echo offを入れるのが定石。
Spring Batch 3.0うごかす - kagamihogeの日記
2020/4/7 追記 本エントリは古い内容のため下記を参照してください。 kagamihoge.hatenablog.com Spring Batchをためす。 やること Getting Started · Creating a Batch Service のチュートリアルを読んでHello Worldレベルのことをやる。 環境 Java Java SE Development Kit 8u31 Eclipse Luna(4.4.1) IDE for Java EE Developers Spring spring-boot-starter-parent 1.2.1.RELEASE spring-batch-core-3.0.2.RELEASE.jar ソースコードと説明など チュートリアル的なことその1 pom.xml spring-bootの設定、Spring Batch、REST、
Apache Camel (Java)を使うと開発が楽になる７つの理由 - Qiita
まず本題に入る前に、ApacheCamelの簡単な説明から Apache Camelとは Javaのフレームワーク。どんなフレームワークかというと ベルトコンベア（ライン生産的な）フレームワーク 「生産物」に相当するものはデータ 「生産物を作るロボットや人」に相当するものはコンポーネントや個別実装 「スタート」は外部からのリクエストやタイマーでの監視（例えばメールチェックみたいな） 「最終生成物」はリクエストもらった人に返す フレームワーク自体は超軽量。 概要すぎるので、もうちょっと細かな話をすると データ エクスチェンジと呼ばれる「箱」でベルトコンベアに流れている 箱の中にはメッセージと呼ばれる生産物が入っている 箱の中にはメッセージの他に「エラー」やIDや処理過程の「パンくずリスト」なども入っている メッセージの中はヘッダーとボディがあって、ヘッダーがMap型、ボディがObject型に
マニュアル: サービス実行基盤 WebOTX | NEC
コラム・特集ページにて、WebOTX の機能や技術ドキュメントの紹介をしています。 ぜひご覧ください。 WebOTX - コラム/特集
Spring Batch - soracane
具体的にどのようなことができるかを箇条書きした方が、イメージをしやすいと思いますので以下に列挙してみます。
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