Google JavaScript Style Guide 和訳 — Google JavaScript Style Guide 和訳 v0.1 documentation
この和訳について¶ この文章は Google JavaScript Style Guide を非公式に和訳したものです. 内容の正確性は保証しません. ライセンスは原文と同じく CC-By 3.0 とします. フィードバックは Issue への登録 , あるいは Kosei Moriyama (@cou929 または cou929 at gmail.com) へ直接お願いします. この和訳のリポジトリは こちら です.
ググるな危険：プログラマで、生きている：エンジニアライフ
だいぶ前の話になりますけど、「新人にデータ移行ツールのコーディングを任せるので、面倒をみてやってくれ」と頼まれたことがありました。 その新人はやたらとGoogle検索に頼る人で、とにかくわからないことがあると、わたしに聞かずにGoogle先生に尋ねるんですね。 検索サイトにはわたしもかなりお世話になっていますし、昔に比べるととても使い勝手がよくなっていますけれど、その人の技術レベルに対応して検索結果を出してくれるほど高機能なわけではありません。 そのため新人の書いてくるコードは、つぎはぎというかちぐはぐというか、身についてない知識に振り回されてる感が満載でした。 そういう弊害を気にしつつも、自分で調べようとする気持ちは尊重するべきなのかなあ、と思ってとりあえず黙認していたんですが、あるとき「ちょっと考えが甘かった」と思い知らされるトラブルが発生しました。 その新人が「Windowsのレジス
グーグルの最新のデータセンターは非常識なほど進化している
昨日はITpro主催のイベント「ユーザー企業のためのエンタープライズ・クラウドフォーラム」に参加してきました。 日経コンピュータ 中田敦記者のセッション「みえてきたクラウドのコスト」では、グーグル、アマゾン、マイクロソフトの最新データセンターの動向を紹介してくれたのですが、これが非常に興味深い内容でした。セッションの内容からトピックを2つほど紹介します。 大規模データセンターは7倍効率がよい 1つ目は、日経コンピュータ2009年7月8日号で同記者が記事としても書いていることなのですが、データセンターの規模の経済について。1000台クラスの中規模データセンターと、5万台クラスのデータセンターを比較すると、大規模データセンターのほうが7倍も効率がよいというデータが示されています。 つまり、ユーザーがある大きさのコンピュータリソースを調達しようとするとき、大規模データセンターは中規模データセンタ
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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