AWS Identity and Access Managementで管理されるグループとユーザ | DevelopersIO
AWS Identity and Access Management(IAM)とは AWS Identity and Access Management(IAM)は、1つのAWSアカウントの下に管理された複数のグループやユーザを追加できる機能です。EC2だけ制御できるアカウントやCloudWatchだけ閲覧できるアカウントなど限定されたアカウント作成することができます。 IAMの使い方 Management ConsoleにてIAMを使うことができますので手順に従ってグループとユーザを登録します。 Createボタンをクリックするとウィザードが始まります。まずはグループ名からです。読み取り専用グループを作成します。 次に作成したグループに付与するポリシーを設定します。ポリシーは、テンプレートである程度用意されていますので、メニューから選ぶのが最も簡単です。Read Only Accessと
第7章 コーディング標準と規約 - 『Code Reading』 - 虎塚
1、2年前、「技術書を読みながら考えたことを、クローズドなTwitterアカウントで延々つぶやく」という根暗なことを定期的にやっていました。ふと、あれをブログでやるとどんな感じになるんだろうと思ったので、実験的にやってみます。 『Code Reading―オープンソースから学ぶソフトウェア開発技法』の第7章「コーディング標準と規約」を読んで、考えたことや分からないことをダラダラと書きます。本の内容のまとめではありません。 まとめではないといいつつ、7章の冒頭で挙げられている有名な3つのコーディング規約に、一応リンクしておきます。 GNUコーディング標準 http://www.gnu.org/prep/standards/ BSDスタイルガイド FreeBSDのターミナルで「man 9 style」 http://www.freebsd.org/cgi/man.cgi?query=style
[Java][JPA] JPA で大きなテーブルを走査する - Secret Staircase on はてな
JPA で行数の多いテーブルを select して getResultList() すると全部メモリに展開するので効率が良くないです。こういうとき、JDBC なら ResultSet をオープンしたままループしますし、S2JDBC なら iterate() 使いますね。ところが JPA には適切な方法がないようです。 こちらによれば、 http://stackoverflow.com/questions/5067619/jpa-what-is-the-proper-pattern-for-iterating-over-large-result-sets プロダクト独自の方法を使えばいいようですが、pure JPA なベストアンサーの方法を Iterator でラップして使いやすくしてみました。 https://github.com/akr4/jpa-lazy-fetch-iterator
![[Java][JPA] JPA で大きなテーブルを走査する - Secret Staircase on はてな](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/898439e91df790831e6e5c747518f1722f6cbabc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127128350858%2F17680117127128352673%2F1557452431)
m2eのInsertingなんちゃらってのがすごい便利 - Yamkazu's Blog
m2eの動作に色々泣かされることもありますが、このInsertなんちゃら系はすごい便利。 mavenでdependency追加するときはいつもhttp://mvnrepository.com/で検索してコピペとかしてたんですが、それが要らなくなった感じです。 元ネタ: http://www.sonatype.com/people/2011/01/inserting-artifacts-in-the-m2eclipse-pom-editor/ pom.xml上でctrl+spaceでInsert dependency なんか出てくるので、ほしいやつ入れるとインクリメントサーチされる。 ほしいバージョンを選択してOKを選ぶと入力される。 これは素晴らしい。いつからあったんだろう？
TwitterやFacebookで使われている「Apache Hadoop」のメリットや歴史を作者自らが語る
大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェアフレームワークであり、フリーソフトウェアとして配布されている「Apache Hadoop」。その作者ダグ・カティング（Doug Cutting）さんが「Cloud Computing World Tokyo 2011」＆「Next Generation Data Center 2011」において「Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing」という講演をしていたので聞きに行ってきました。 満員の客席。 皆様を前にして講演できることを大変光栄に思っております。「Apache Hadoop」について皆様に伝えていきますが、これはまさにデータ処理の新たなるパラダイムを提供するものではないかと私は思っております。 まずは簡単に自己紹介をさせていただきましょう。私は25年に渡ってシリコンバレーで仕
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