スタンフォードの授業でデータベースの英語を勉強する - きしだのはてな
「Database Management Systems」を読み始めたので、英語に慣れるためにスタンフォードのデータベースの授業を見ようかと思った。 Algebraとか、なかなか音で聞く機会がないので、なじむのにいいかと。 http://www.db-class.org/course/video/preview_list スタンフォードといっても、内容はデータベースの基礎なんで、リレーショナルモデルとか内容自体はそんなに難しくない。 右下の噴出しをクリックすると、英語字幕が出るので、文字と音の対応もつけやすい。面白いのは、1.5倍速という精神と時の部屋モードがあること。ちょっと機械っぽくはあるんだけど、これに慣れると通常の速さが聞き取りやすくなるし、10分聞けば下界の15分の勉強に相当する。 ところで、「Database Management Systems」は、インデックスやクエリー評価
MapReduceのパターン、アルゴリズム、そしてユースケース - きしだのHatena
Ilya Katsov氏による「MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases」の翻訳 http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ (下書きに入れて推敲するつもりが、なんか公開されてしまっていたので、あとでいろいろ修正すると思います) February 1, 2012 この記事では、Webや科学論文で見られる異なるテクニックの体系的な視点を与えるために、数々のMapReduceパターンとアルゴリズムをまとめた。 いくつかの実用的なケーススタディも提供している。 すべての説明とコードスニペットでは、Mapper、Reducer、Combiner、Partitionaer、ソーティングにおいてHadoopの標準的なMapReduceモデルを利用します。このフレー
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