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グーグルは同社のクラウドサービスであるGoogle App Engineで、フル機能のMapReduce機能を提供することが同社のイベントGoogle I/O 2011で明らかにしました。 これまでGoogle App EngineではMapReduceを構成する「Map」「Shuffle」「Ruduce」の3つのうち、Mapperの機能の提供が行われてきました。 Google I/O 2011で行われたセッション「App Engine MapReduce」では、MapReduceを構成するすべての機能の提供が行われることが発表されています。 セッションのポイントを紹介しましょう。 App Engine MapReduce App EngineエンジニアリングチームのMike Aizatsky氏。 MapReduceは数年前にグーグルが開発した処理。社内ではほとんどあらゆるチームがこの処理
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
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LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント/サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです(ドキュメントに明記されていないのですが)。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
Googleドキュメントを使って、PDFや画像からテキストを抽出し、Wordに変換する方法をご存知ですか? テキストの抽出さえできれば、色んな形式で保存できるのがGoogleドキュメントの便利なところです。 以下にその方法をご紹介します。 まず、Googleドキュメントへアクセスしましょう。ファイルのアップロードページへ移動します。 「PDFや画像ファイルからテキストをGoogleドキュメントのドキュメントに変換する。」にチェックを入れて、PDFや画像をアップロードしましょう。 アップロード後、Googleドキュメントでアップロードしたファイルを見てみると、テキストが抽出されていることが分かります。そして、「ファイル」から「形式を指定してダウンロード」で「Word」を選べば完了です。 Googleドキュメントを介することで様々な変換ができるので、覚えておくといざというときに役立ちますよ。
Googleアルゴリズムの200の要素を発見しましょう!(Let’s Try to Find All 200 Parameters in Google Algorithm) は2009年に書かれた記事ですが、パンダアップデートが適用された今現在(2011年4月)でも重要項目が多く書かれているもので。 多くはGoogleの特許(合衆国特許出願0050071741)に基づいていますが、筆者のアンが自身の解析結果や予測を盛り込んでいる事で、より実践に近い内容になっています。 SEO初心者の方は、これからのウェブ制作の軸に、SEOエキスパートの方はもう一度自身のサイトを見直す目次として確認してみてはいかがでしょうか。 ドメインに関する13要因 ドメイン年齢 ドメイン取得からの長さ ドメイン登録情報(Who is情報)の表示/非表示 ドメイン種類(サイトレベルドメイン(.com や co.uk) ト
Google CGI API for Japanese Input*1を使って変換するSKKサーバーを作った. Googleのサーバーが高性能なので,通常のSKK辞書ではできないような変換ができる.以下は例. 手元の辞書にないが世の中にはあるような言葉を変換できる. 意味不明な言葉でも適当に変換できる. 一文まとめて変換できる. インストール gemになってるので,gem installでインストールできる.依存ライブラリは特にないはず. % gem install google-ime-skk追記,Ruby1.8ではgem install jsonする必要があった,Ruby1.9では不要. 実行 google-ime-skkという実行ファイルができるので実行するとサーバーが起動する. % google-ime-skk 設定 AquaSKKでは,skkserv辞書として追加する.デフォルト
■ [google][oauth] google.com で OAuth の Consumer Key と Consumer Secret を取得する OAuth を使用するドメインを登録すると取得できる。 ドメインの登録は以下から。 https://www.google.com/accounts/ManageDomains "Add a New Domain" セクションで登録したいドメインを追加し、"Manage registration" セクションに出てくるリンクをたどる。 すると、そのドメインの所有うしゃかどうかを確認するための方法がいくつかの選択肢が出てくるので、自分がやりやすい方法で確認する。(自分は txt レコードに追加する方法でやった。) 確認出来たら、そのドメインの管理画面がでるので、"Target URL path prefix" の項目を入力すると、OAuth C
Google のサービスと連携するには Google Data API を使う。Googleが公式にサポートしているので、とても安心して使える。RSS リーダーとしてよく使われている Google Reader 用のAPI も。。。は、まだ公式には無い。 まぁ、色々な人が解析しており、GoogleReaderAPIのページが、詳細にまとまっている。 なので、Google 提供の python ライブラリで、Google Reader API を叩いてみた ただ、サンプルを書いたあとで、pyrfeed内にGoogleReader 用のライブラリが含まれていたのに気付いたので、そっちを使うのがいいのかも。 インストール MacPorts を使っているので、さくっとインストール。 % sudo port install py27-gdata そうでないならば、gdata-python-clien
GoogleはこのところChromiumブログで近くChromeに追加される予定のクールな新機能の紹介に務めている。今日の記事はその中でも最大のトピック、バックグラウンド・アプリについてだった。 実はこの機能はすでにChrome/Chromiumのいくつかのビルドで実装されていたのだが、なぜかGoogleはこれまでそのことについてあまり触れようとしなかった。そのため、実際にどれくらい有用なものかはっきりしなかった。しかし今日の発表で、大いにはっきりした。これは非常に有用そうだ!簡単にいえば、Chromeベースのウェブアプリが起動後、ユーザーに対して表示されない状態で作動させることができるようになる。 ではなぜ「見えないようにして作動させる」ことが重要なのか? 理由はいくつかある。まず第一に、これによってブラウザはチャット要求や新メッセージの着信などがあったときにユーザーにリアルタイムで通知
先日、 Gmail のタスク管理機能(以下 Gmail Tasks)が Android / iPhone 向けの単独 Web アプリとしてリリースされました。これはメジャーなニュースサイトでも大きく扱われていたので、おそらく皆さんご存知かと思います。実は、それと同時に Gmail Tasks の iGoogle ガジェットもひっそりと公開されています。これがなかなかの優れもので、 iGoogle 上で Gmail と同等のタスク管理機能が利用できるのはもちろん、任意の Web ページへの埋め込みガジェットとしてもきちんと動作します。 しかし、それだけでは物足りない。もっと便利に Gmail Tasks を使いたいという方のために、このガジェットをブラウザのサイドバーや Google Toolbar のカスタムボタンに登録する方法をご紹介します。まるでブラウザに Gmail Tasks が統
Googleで利用されている分散データ処理言語SawzallのOSS実装 szl が公開されました。 公開されたソースの中にはSawzallの実行環境の他に大規模データ向けの統計ライブラリが含まれています。この統計ライブラリには高度なアルゴリズムが実装されているので、これを他の言語からも利用できると便利だなと思い、C++, Ruby, Pythonから利用できるようにしました。 便利な統計アルゴリズムの1つに出現回数が上位のN件の要素の抽出(top-N)があります。 top-Nを求める具体例としては、自然言語処理でよく使う、出現回数上位の単語を求める処理があります。この処理の単純な実装では、まず全単語の出現回数を求めておき、次に各単語を出現回数の降順でソートして出現回数上位の単語を求めます。しかし、この実装ではユニークな単語数K(数十万から数百万)に比例したメモリと計算量が必要となります。
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