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グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」(PDF)を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. BigQuery is a fully managed enterprise data warehouse that helps you manage and analyze your data with built-in features like machine learning, geospatial analysis, and business intelligence. BigQuery's serverless architecture lets you use SQL queries to answer your organization's biggest questions
Use the TAB key to accept a completion and continue pressing TAB to cycle through the completions. Use Shift-TAB to cycle backwards. Note that if you're using console Vim (that is, not Gvim or MacVim) then it's likely that the Shift-TAB binding will not work because the console will not pass it to Vim. You can remap the keys; see the Options section below. Knowing a little bit about how YCM works
知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね?と聞かれたので、まとめる。 線形代数 統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。 で、線形代数のお奨めはこれ。 プログラミングのための線形代数 作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人 クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど
最近PrePAN uses carton 1.0 now! - $shibayu36->blog;でも書いたとおり、PrePANのcarton 1.0化を進めていました。 通常であれば変更点をアプリケーションサーバにデプロイし、サーバを再起動すれば良いのですが、cartonを0.9から1.0に上げるというまあまあ大きな変更を加えるため、事前に動作確認を行い、無停止でデプロイしたいと考えました。そこでAWSを使って無停止デプロイを試してみたのでそれについて書こうと思います。 PrePANのサーバ構成やデプロイ手順の検討 無停止デプロイの説明の前にPrePANのサーバ構成を紹介しておきます。 現状はELB 1つに対し、EC2が2台ぶら下がっているという状態で運用しています。そしてEC2に対してはそれぞれapp-1, app-2という名前でタグがついています。 開発メモ#2 : AWS でのホス
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