Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Native Clientの仕組みはどうなっているのか？ - やねうらお−よっちゃんイカはしばらく買わずにiPhoneだけに注力する男
Googleが、Webブラウザ上でネイティブバイナリコードを実行する「Native Client」を公開した。 Native Client http://code.google.com/p/nativeclient/ Google Earth,Quakeなどがすでに動いているようだ。 これはすごい！ブラウザ上でX86バイナリを動かす「Native Client」 http://www.moongift.jp/2008/12/native_client/ サンドボックスで安全性確保、オーバーヘッド5％ ブラウザでx86バイナリ実行、グーグルが新技術 http://www.atmarkit.co.jp/news/200812/09/nacl.html あと、サンプルのlife.ccにSDL_surfaceと書いてあるのでSDLの描画まわりが既に動いているのだろうから、今後、たくさんのアプリがN
Google Test、Google C++テストフレームワーク登場 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Google, Testing Technology Team, Zhanyong Wan氏は4日(米国時間)、Google Open Source BlogにおいてGoogle C++ Testing Frameworkを公開したことを発表した。Google C++ Testing Framework (以降、Google Test)は複数のOS (Linux、Mac OS X、Windows、Windows CE、Symbian)でC++テストコードを作成するためのフレームワーク。xUnitアーキテクチャをベースに開発されている。 Google TestはもともとGoogleの社内で開発されたC++テストフレームワーク。今回FLOSSプロダクトとして公開されることになった。ライセンスにはThe BSD License (3条項版)が採用されており、組み込み用途でも採用しやすくなっている
Google Japan Blog: 日本のデベロッパーの要望に応え、多くの技術ドキュメントを日本語化しました
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Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム：CodeZine
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
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
Google Japan Blog: Google が公開しているソフトウェアの解説 ( その2 )
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HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み
HowGoogleEarthReallyWorks - Google Earth の <ほんとの> 仕組み 目次 この文書について Google Earth の <ほんとの> 仕組み パート1 終幕: 3D の仮想地球を描画する 基本 より良いフィルタリングを持ち込む さあ本題に入ろう Google Earth の <ほんとの> 仕組み この文書について RealityPrime > How Google Earth [Really] Works の日本語訳です。 推敲添削歓迎: 誤訳、タイポ、不統一、そのほか ... 有名サイト HowStuffWorks.com の記事 "How Google Earth Works" を読んだら, この記事が "それがどれだけスゴいか" や "その使い方" を書くだけで "それが(ほんとは)どんな仕組みで動いているのか" を説明していないこと
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