組み込みソフトウェア業界というナゾの裏世界の話 - きしだのHatena
ここまでのあらすじ 我々の住むソフトウェア業界は、SI、サービス・パッケージ、ユーザー企業という大小３つの大陸にわかれ、時々いさかいがありながらも平和に暮らしていた。 そして、我々の住む世界とは別に、同規模の技術者が暮らす、組み込み業界という世界の存在も知られていた。 組み込み業界は、存在はすることは確かなのだが技術者の姿は見えず、そのプロダクトの存在も、わかるものにしかわからないのであった。 我々は、組み込み業界と交信できる唯一の手段、C言語を使って、その世界の住人と交信するしかなかった。 しかしあるとき、FPGAという次元ホールをみつけたワカモノ達が、組み込み業界に迷い込んでしまう。ワカモノ達の前に立ちはだかる屈強な組み込み技術者。彼らの前にワカモノたちは、あるものは倒され、あるものは捕らわれ、そして、命からがら表の世界に逃れてきたワカモノも「べり・・・ろ・・ぐ・・・」というナゾの言葉
Java8日付時刻APIの使いづらさと凄さ - きしだのHatena
いままでのJavaでは、日付時刻を扱おうとするとめんどくさい割に非常に低機能でした。 Java8では、新たに日付時刻APIが導入され、めんどくささが増しつつ非常に高機能になりました。 (以降、Java8で導入された日付時刻APIを単に「日付時刻API」と表します) もちろん、慣れてきて、ちょっとしたサポートメソッドを用意してやれば、結構使いやすいのですが、それは「このAPIは使いやすい」という評価にはなりません。 つまり日付時刻APIは、慣れないとぜんぜんわからないし、サポートメソッドがないと面倒なコードが必要ということです。 いろいろあってよくわからない 日付時刻では、時点を扱うInstantや期間を扱うPeriod、時間量をあらわすDurationなど多くのクラス・インタフェースが導入されています。 これらは、IDEの補完でAPIを探りながら機能を推測すれば、それなりにドキュメントなし
Java8のStreamを使いこなす - きしだのHatena
さて、Java8で関数型っぽいことをやって遊んでみたわけですが、実際はそんな書き方しませんよね。 Java8で実際に使うのは、Streamです。 ということで、Streamの使い方をひととおり見てみます。 ※5/17 仕様変更があったので、修正しました 基本 まずは、Iterableインタフェースに用意されたforEachメソッドを見てみましょう。 List<String> names = Arrays.asList("hoge hoge", "foo bar", "naoki", "kishida"); names.forEach(s -> System.out.println(s)); これで次のように表示されます。 hoge hoge foo bar naoki kishida いままでの拡張forだと次のように書いてました List<String> names = Arrays.a
Java8のStreamの目的と書きやすさや可読性、並行処理の効果について - きしだのHatena
さて、前回Java8のStreamの使い方をざっと見てみたのですけど、はてなブックマークのコメントで「Javaが使われている領域でこんな言語拡張は必要か」「可読性が損なわれていて単なる自己満足ではないか」のようなコメントがついていました。 実際どうなのか考えてみます。 Java8のStreamの目的 では、いまJavaが使われている領域を考えてみましょう。 Javaがいまよく使われているのは、クライアントサイドではなくサーバーサイドです。とくに、直接アクセスをうけつけるサーバーではなく、分散データ処理のためのHadoopやHBase、全文検索エンジンのLuceneなど、バックエンド処理を行う製品のシェアが大きいように見えます。 TwitterやGoogleでも、Javaで書かれたバックエンドが動いているようです。Facebookも分析系ではJavaを使っているようです。 大手サービスでバッ
CPUはオワコン - きしだのHatena
FPGAでCPUを組んでると、フェッチ部やデコーダ部で足し算や掛け算をしようとして、そんなことしたらCPUの意味ないなーと思ってしまうことがありました。 で、よく考えたら、FPGAでロジックを組むならCPUの意味はないんです。 だいたい、ひとつの処理実行するのに何クロックかかってんですか！と。 CPUでは、計算効率をよくするためにパイプラインという仕組みが使われています。 最近では、18段とかのパイプラインもあるようです。 ここで、18段のパイプラインのうち、実際に計算を行うのは2段か3段だったりします。残りの15段くらいは、命令や計算結果を読んだり書いたりしているだけです。 このパイプラインも、ほとんどはメモリの読み書き、それも命令の読み込みに多くが使われます。 であれば、CPUにしなければ、18段全部計算に使えるんじゃね？という話になりますね。 決まりきった計算を行うのに、いちいちメモ
HTML5モバイルWebフレームワークの比較 - きしだのHatena
モバイル用でJavaScriptでアプリケーションを作成できるフレームワークについて比較した記事を翻訳しました。 Comparing HTML5 Mobile Web Framework - Dzyngiri Comparing HTML5 Mobile Web Framework Apr 27, 2012 by Dzyngiri 今年はモバイルWebにとって面白い年になっている。HTML5とCSS3の採択、モバイルブラウザのパフォーマンス向上、モバイルアプリケーションフレームワークの爆発は、モバイルデバイスでのリッチでインタラクティブなWeb体験の作成がこれまでよりも現実的になったことを意味する。PhoneGapのようなラッパを使うことで、iPhoneやiPad、AndroidのネイティブのAppストアでアプリケーションを配布することも可能になった。単一のコードベースでマルチプラットフォ
メッセージキューを使って分散MapReduceを実装する 2009-02-16 - きしだのはてな
さて、JMSでメッセージキューも使えるようになって、HadoopでMapReduceも試してみた。そうするとやりたくなるのがメッセージキューを使った分散MapReduceの実装ですね。ということで、JMSを使ってメッセージキューによる分散MapReduceをやってみました。実際にはローカルでしか動かないのですが、コンセプトモデルということで。 メッセージキューで遊びたいのでJMSを試す HadoopでのMapReduceを気軽に試すサンプル Hadoopサンプルで作ったのと同じように、クラスがJavaファイル中でimportされている回数を数えてみます。 考え方として、ちょっと強引ですが、GoogleやHadoopのMapReduceは分散ファイルシステム付きメッセージキューといえます。けど小規模につつましくやる分には分散ファイルシステムは必要ないので、MapとReduceを分散することだ
クラウド時代のトランザクション（2009-02-09 - きしだのはてな）
今のデータベースシステムでは、トランザクションはACIDという考え方が基本になってます。 これらの用語の頭文字をとってACIDです。 Atomicty 原子性：トランザクション中の処理は全部行われるか全く行われないか Consistency 一貫性：トランザクションが完了したとき、データの状態が正しい Isolation 分離性：複数のトランザクションが実行されても、完了してないトランザクションが他のトランザクションに影響しない Durability 永続性：トランザクションが完了したら、その状態は保存される。 ただ、分散システムでACIDを適用しようとすると、複数のサーバーで処理を分担させたときに一台のサーバーがこけてたらトランザクションが全く行えないとか、トランザクションマネージャーがボトルネックになってしまうとか、スケールアウトしにくくなってしまいます。 Brewerという人が、一貫
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[Java]正しい無限ループの書き方 - きしだのはてな![[Java]正しい無限ループの書き方 - きしだのはてな](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/54921c6549502a83896c0754bf4e6354b35b1a8b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F12704346814673953808%2F98012380849202704%2F1548793233)