定期的にyarn updateするには - おもしろwebサービス開発日記
ライブラリは定期的かつこまめにアップデートすることで辛さを減らしていく、というのは最近の開発現場では定説ではないかと思います。Railsプロジェクトの場合、Gemfileの定期更新を実施している現場も多いのではないでしょうか*1。 最近のRailsアプリケーションはjsライブラリの管理にyarnを使っているところが多いかと思いますが、これもGemfileと同じように定期的にアップデートしたいところです。 商用のものもいくつかありますが、僕は普段使っているCiecleCIを活用して定期的にyarn updateしています。 使っているツールはこちら。CiecleCIに限定されているわけではないので、定期実行できる環境さえあればどこでも活用できると思います。 taichi/ci-yarn-upgrade: Keep NPM dependencies up-to-date with CI, pr
Material-UI v1.x (beta) を導入する - Qiita
はじめに Reactで開発するときに手軽に使えるReactコンポーネントセットの中で特に人気の高いMaterial-UIの開発がv1.xのbetaになっており、いよいよ正式にリリースされようとしています。 そこで、beta版を導入してv1.xを先取りしてみます。 また、React本体も無事にライセンス問題が解決してv16のリリースがされたばかりなので、v16を前提とします。 やること Material-UIを使った開発環境構築 簡単なButtonサンプル JSSを使ってスタイルを適用する 補足 server-side renderingを行う場合については触れていませんが、設計として考慮されていて、実現のためにはNext.jsを使うのが良さそうです。 前提条件 Reactの基本的な理解 npm, yarnで構築する開発環境の理解 開発環境の構築1 - create-react-appで土台
Yarnファーストインプレッション - Qiita
Yarn とは 名前から yet another ... な雰囲気を漂わせてますが、 npm互換 です。(追記: 正確にはnpmの生成するpackage.jsonと互換とのことだった)。各所から node連中はまたツール増やしやがって！という雰囲気を感じるので、ここは明確にした方がいい。(techcrunchの記事とかそういう印象を与える書き方になってる) npm install 時のディレクトリ配置への介入 npm install 時のより賢いローカルキャッシュ yarn.lock ファイルでバージョン固定 yarn 環境下で yarn add, yarn install などを行った場合、 yarn.lock と package.json に同時に書き込み、 その環境で生成されたファイルは yarn なしでも動きます。つまり、yarn はより厳密に npm のバージョンを固定したい人向
ディスク容量が貧弱なYARNクラスタでSparkを動かす際の注意点 - Qiita
Apache SparkをYARN上で動かしていて、気づいたことのメモ。 ディスク容量が非常に小さいサーバをスレーブにしていた時に、ある程度Sparkアプリケーションを実行していると、NodeManagerのUnhealthy化が起きたので調査しました。 NodeManagerのUnhealthyとは YARNでは、各スレーブサーバで動作しているNodeManagerは自身のサーバでYARNコンテナの動作に利用するディスク領域のチェックを定期的に実行しています。パーミッションが適切か、ディスクの空き容量が十分余っているかを確認しており、デフォルトでは90%以上容量を使ってしまっていると、UNHEALTHYという状態であることをResourceManagerに通知し、新しいYARNコンテナの割り当てがされないようにします。 このあたりの仕様はHadoopのドキュメントに書いてあります。 ht
YARN上でジョブを走らせてみる（Spark編） - Qiita
Outline HadoopのYARN上で色々なアプリを動かすことになったのでテスト環境を作ってみた。 今回はYARN上でSparkのjarを走らせてみる。 走らせるjarは、sparkパッケージに入ってるexampleと、自分で作ったやつ。 環境 メインマシン 実際に動かしているハード。 WebUIなどの動作確認に使う。 Client OS: Ubuntu14.04 （AWS EC2） Hadoop: 2.5.2 Java: 8 Hadoopクラスタ 別記事を参照。 擬似分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/a7ac8dc088b6fc2d115d 完全分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/ebd732d3935ee404f4e7 ここではResourceManagerとnameNodeは同じhostにあると
YARN上でジョブを走らせてみる（普通のjar編） - Qiita
Outline HadoopのYARN上で色々なアプリを動かすことになったのでテスト環境を作ってみた。 今回はYARNに対して、sparkでもmapReduceでもない、普通のjar（hadoopへの依存が何もないjar）を実行してみる。 環境 メインマシン 実際に動かしているハード。 WebUIなどの動作確認に使う。 Client OS: Ubuntu14.04 （AWS EC2） Hadoop: 2.5.2 Java: 8 HDFSクラスタ 擬似分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/a7ac8dc088b6fc2d115d 完全分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/ebd732d3935ee404f4e7 ここではResourceManagerとnameNodeは同じhostにあるとする。 OS: Ubun
Untangling Apache Hadoop YARN, Part 1: Cluster and YARN Basics - Cloudera Blog
Untangling Apache Hadoop YARN, Part 1: Cluster and YARN Basics In this multipart series, fully explore the tangled ball of thread that is YARN. YARN (Yet Another Resource Negotiator) is the resource management layer for the Apache Hadoop ecosystem. YARN has been available for several releases, but many users still have fundamental questions about what YARN is, what it’s for, and how it works. This
Solr on Yarn
One of the most important evolutions in the big data landscape is the emergence of best-of-breed distributed computing frameworks. Gone are the days where every big data problem looks like a nail for the MapReduce hammer. Have an iterative machine learning job? Use Spark. Need to perform deep analytics on billions of rows? MapReduce. Need ad-hoc query capabilities? Solr is best. Need to process a
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カスタマイズしたMastodonを本家に追従するときのコツ
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