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本を読むこととは、その本を読んだことに費やした時間の間、その書籍のテーマについて考えを巡らせることではないか、と近頃思います。本を読みながら集中して、ある特定のテーマについて考え続ける。本を読み終えた頃には、その思考の量的な価値が、自らの中で質的な価値に変換されているというのが理想であり、それが読書の醍醐味ではないかと思います。 インターフェイス指向設計 ―アジャイル手法によるオブジェクト指向設計の実践 を読みました。この書籍はシステム設計における「インターフェイス」(ユーザーインターフェイスではなく、プログラムインターフェイス) についての書籍です。インターフェイスについて考えを巡らせるにあたって、思考のための指針を与えてくれる良著だと思います。 プログラムインターフェイスというものをどのように捉えるか。ファイルをブロック単位で読むための手順であるとか、ソートのアルゴリズムであるとか、そ
国内1位の規模を誇るソーシャルブックマークサービス「はてなブックマーク」は2005年2月にベータ版として公開された。同年8月には正式版となり、多くのインターネットユーザーに利用されてきた。埋もれがちな個人のブログエントリーにスポットを当てたり、みんなのブックマークからネットで流行しているものを浮かび上がらせたりと、その存在感は大きい。 一方で、ユーザーが増えてくるにしたがって、課題も表出してきた。はてなブックマークで付けられがちなネガティブコメント、スパムなどがサイト運営者やユーザーを悩ませる。 これらを改善するべく、はてなブックマークが初めてリニューアルする。新バージョンは2008年夏にも登場予定だ。開発を担当するはてな執行役員 最高技術責任者の伊藤直也氏に、はてなブックマークの現状、課題、新バージョンのポイントなどを聞いた。 はてなブックマークの新バージョンに本腰 --伊藤さんは取締役
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
"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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