Fluentdはデータを流すのに非常に便利なツールでそこら中で使われている(個人調べ)。そのため、なんかいろんなところで設定を見るのであるが、タグに情報が付いていたりフィールドに情報がついていたりして、あれ、これどうなってるんだっけ感に襲われることがよくある。 このあたり自分でも混乱しがちなので、普段どのように考えているかだいたいまとまった気がしたところで書いておくことにした。 Fluentdのデータ構造 まずはFluentdのデータ構造を知っておいた方が良い。Fluentdの内部データはMessagePackで符号化されているが、Fluentdのデータ構造は単なるハッシュではなく、時刻(time)とタグ(tag)という属性を持っている。次のような感じだ。 レコード レコード(record)は入力されたデータそのものであり、tailプラグインであれば、tailした1行のデータに相当する。重

先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており

最近では 最適化 という言葉を使う場合、GPUメモリ消費やネットワークトラフィックの最適化、などと明示的に言わない限りは、 実行時間の最適化 という意味で使われるケースがほとんどです。 自分が何を最適化しようとしているかを知ろう 私がプログラムを始めた頃、プロセッサの処理能力は遅く、メモリサイズもとても限られていて、キロバイト単位で計算されていました。ですからメモリ容量をよく考え、メモリ消費を上手に最適化しなくてはなりませんでした。大学では最適化について2つの極論を教わりました。 メモリを犠牲にして実行スピードを最適化する。 または何度も計算を繰り返して、メモリ消費を最適化する。 最近では誰もメモリについては大して気にしていません（デモシーン製作者、組み込みシステムのエンジニア、一部の携帯電話ゲームのディベロッパなどは別です）。RAMだけでなく、ハードディスクの容量についても同様です。 W

少しでも高く車を売りたい。そして申込みをスムーズに行うためにも 車買取の一括査定サービスはとても便利です。 複数の業者へ一斉に中古車査定を依頼するのですが、交渉には少し注意が必要です。 一括査定からの申込みなので、業者も始めから競争相手がいることは知っています。 業者としては少しでも低い査定額で早く決めてしまいたいもの。 他の業者が来る前に、決断させるような交渉を進めます。 「今決めるなら、プラス１０万円上げます」というような上乗せした査定額を 提示することもあります。思わず決めたくなりますが、冷静に考えてみると 最初からプラス１０万円の提示ができたはずです。このやり方に誠意を感じますか？ それでも決めてしまうか、他の業者を待つかはご自身次第になりますが、 このような交渉術はよくあることです。頭に入れておくと良いですね。 高額な査定額を探すためには、査定を依頼した車買取業者の金額がすべて