AKB48 の Google+ アクティビティデータを MongoDB で MapReduce してみた - tilfin's note 跡地
MapReduce について実際やってみたことがなかったので、MongoDB で試しそうと思っていました。 そんななか、AKB48 の（18歳以上？の）メンバーが Google+ を開始しました。これで「バルス」以上に定時でかつてない負荷が Google+ にかかり始めたと思われます。ということで、扱うにはもってこいなデータなのでこれを使うことにしました。 Google+ API は今のところデータのGETしかできないようですが、それで充分です。 とりあえずメンバーの Googel+ のID（？）と名前をMongoDB のコレクションに突っ込みます。 それを元に定期的に各メンバーのアクティビティ（活動のエントリ）を取得しては、 JSON をそのままほぼそのまま別のコレクションに突っ込みました。 メンバーの取得とセット AKB48 Now on Google+ のHTMLを適当にパースして突
第21回 MongoDB最前線！実戦投入の光と影と開発ノウハウ | gihyo.jp
データストアの新たなカタチとしてNoSQLがブームになっていますが、その中で異彩を放っているのがドキュメント指向データベースである「MongoDB」です。サイバーエージェントでは、このMongoDBを比較的早い段階から実サービスで活用しています。そこで今回はMongoDBの使いどころや利用時の注意点について、サイバーエージェントの3人の技術者にお話を伺いました。 分散処理のしくみを最初から備えるMongoDB リレーショナルデータベース（以下RDB）ほど煩雑ではなく、分散KVS（Key-Value Store）ほどシンプル過ぎない第三のデータストアの1つとして、ドキュメント指向型データベースである「MongoDB」が挙げられます。GNU AGPLv3を採用したオープンソースソフトウェアであり、パフォーマンスが高くスケーラビリティにも優れているという特徴があります。また、JSON（JavaS
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