PostgreSQLのロール管理とその注意点(Open Source Conference 2022 Online/Osaka 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
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このエントリーはGraphical Web Advent Calendar 2013 への参加記事です。 今日は12月3日、ということで Advent Calendar の3日目は私id:rikuoが担当します。今回はSVG画像ファイルを1バイトでも削るためのコードゴルフのTipsを紹介していきます。 コードゴルフって? まずコードゴルフとはなにか?の説明から。 コードゴルフとは任意のソースコードを出来るだけ短く書くことを目的にしたものです。そのコードの動作を損なわなず、かつ可能な限り短縮して記述する手法を試行錯誤していく様子が、ゴルフのように少ない打法で競うところに似ていることからこのように呼ばれています。 またそれを競技としたコンテストも催されていますね。 画像のファイルサイズ低減策 JPEG、GIF、PNGといったビットマップ画像であればファイルサイズを低減する方法やソフトウェア・ツ
最近、後進の育成について考える機会があります。 ある時、こんな状況で困ることがあるんだけど、どう思う? と聞かれて飛び出した言葉【反抗期】について考えてみます。 相談内容 育成や生産効率をテーマにした会食にて、相談された内容は あるエンジニアが実力以上に過信して自己評価する やたら特定の技術に拘って、結局リリースが伸びたり改悪したりする ・・・んだけど、これは何なんだろう、どうしたらいい?というもの。 これに対し、自身の辿った道も思い直して出した返答が 『それは、エンジニアの反抗期だよ』 もちろんこれは、こどもがヤダヤダ拒否する(=仕事したくない)本来の意味ではなく 逆に、やり過ぎによる失敗経路への舵切りのことを指しています。 聞き手はこれで非常に納得がいった様子。 反抗期とは おそらく3~5年目の時期に、技術やアイデアに偏ったものを創り出すことがあります。 そして、閑古鳥/改悪サービスに
naoya さんのポータブルな Web アプリケーションを受けて最近思ってることをば。140 文字で時々書いてるんだけど、まとまりがないので一回まとめておきます。 12-factor app ステートフルなアプリケーションについては、Heroku の人が提唱してる 12-factor app というのが現在の状況をよく表してます。 The Twelve-Factor App The Twelve-Factor App(日本語訳) Heroku や他の PaaS によってもたらされたこうした一種の”制約”によって、アプリケーションの新しいカタチが生まれてきています。引き算によって新しい価値が生まれてきているわけですね。 とはいえ、PaaS は PaaS でそれぞれに独自の仕様を持っているわけですが、Heroku の buildpack という仕組みを使って、Heroku とインタフェース仕様
GitHub トレーニングチームから学ぶ Git の内部構造のノートです。 曖昧なところもあるので、間違いがあったら教えてください! http://connpass.com/event/3808/ Graphs, Hashe, and Compression, Oh My! 登壇者:@matthewmccull Hashesについて 従来の CVCS (集中バージョン管理システム)のリビジョン番号は連番。 SVN はサーバーにデプロイした時点でリビジョン番号1と設定される。 Git は SHA1 をつかっている。40桁の16進数のフィンガープリントがついてる。これは理論上は重複しない大きさ。こうすることで単純で強固な DVCS (分散バージョン管理システム)がつくれる。 新しいファイルを追加すると、.git/objects/55/7db03de...(SHA1 finger print)
普段の癖でSumallyを開いた時にWeb Inspectorを立ち上げるとconsole.logにメッセージがあることに気がついた。 なんだこれww 「We need couple of talented geeks. Are you the one? Check this out」 「探しものはなんですか?見つけにくいものですか?HTMLの中も、JSの中も、探したけれど見つからないのにまだまだ探す気ですか?それより僕と働きませんか?」 「コードやHTTPの通信を見て、まだまだ改善の余地あるな、と思ったあなた!僕らのチームに参加しませんか?」 「おおっと!Web Inspectorでチェックですか!そういう精神好きです。僕らのチームに参加しませんか?」 「We want you for our engineering team. Check this out」 うまいけど僕はそこで上記の
4日目です。 本日はHadoopアドベントカレンダー2013の立候補がいないようなので、あえて書く@choplinさんが今 (22:30)書いて下さっているとのこと。凄い!ありがとうございます! #決して無理強いはしてないはず、、、、、と信じたい(汗 本日のお題はHueとHiveについてです。 Hiveでテーブルを作成してデータをロードする場合には、1) CREATE TABLEを使用してテーブルを作成し、2) LOAD DATA INPATHなどを使ってデータをロードする、というような手順を踏みます。あるいは、既にデータがHDFS上にある場合、外部テーブルを利用することもできます。 テーブルを作成してデータをロードする例 CREATE TABLE a (a INT, b INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; LOAD D
Hadoop Advent Calendar 2013 4日目の記事です tl;dr explainとjob historyを読め 1 reducerは悪 data skewは悪 前書き みんな大好きSQLでHadoop上での処理を実行できるHiveにはみなさん普段からお世話になっていることでしょう。ちょっと調べ物でググる度に目に入る愛らいしいマスコットが、荒んだ心に清涼な風をはこんでくれます。 ですがHiveのクエリ言語はSQLではなくHiveQLですし、実行エンジンもRDBのそれとは全く異なるMapReduceです。SQLのつもりでHiveQLを書いていると地雷を踏んでしまうことがまれによくあります。本エントリでは陥りがちなHiveQLの落とし穴を2つ紹介します。 例1 SELECT count(DISTINCT user_id) FROM access_log SQLに慣れた方であれ
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