バッファやファイル等、色んなコンテンツを選択出来る Vim プラグインとして海外では不動の人気を得ていた ctrlp.vim ですが、最近開発が停滞しており一部のユーザーから開発継続が望まれていました。 Are you looking for a new maintainer? - Issue #591 - kien/ctrlp.vim 作者の kien 氏に連絡が取れない事もあり、Chris Corbyn 氏が主体となって fork という形で開発を継続する事となりました。 ctrlp.vim ÷ home 開発リポジトリは以下の URL になります。 https://github.com/ctrlpvim/ctrlp.vim 本記事の筆者 mattn も contributor として開発に参加しますので、機能要望などあれば日本語でも構いませんので TwitterID「@mattn_j

Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 @frsyukiが2011/7/19日に初めて Fluentd をgithubにpushして以来、約3年になります。 最近、色んな人にこんな質問を受けます。何故 Treasure Data は Fluentd の開発者/マーケターをフルタイムで持っているのか？なぜOSSなのか？競合もそのメリットを享受でき、実際にFluentdの上でビジネスを行っているスタートアップも数社いる、TDだけがリソースを前だしして不利にならないのか？ 一言で答えるなら、トレジャーデータではもっと大きな思想/哲学を持ってFluentdを開発しています。 トレジャーデータを創業した当初、クラウドを使用してデータを処理するというのは、あまり一般的では有りませんでした。また、そもそもデータ、特にログデータなど従来では捨てられていたものを解析するという事に

From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億

Whether you’re a Docker expert or new to the Docker community, you may be wondering about the best ways to optimize or get started quicker on Docker. Docker Captain Vladimir Mikhalev rounds up top Docker tips to help you supercharge developer productivity in 2024.