gemのmongoが動かなくなった - 鴨川にあこがれる日々
はじめに 私的にNDLの全国書誌データのデータをRubyで集めてmongoDBに格納しています． 先日，mongoのgemをupdateしたら動かなくなったので，対処法を書きます． 環境 OS:centos mongo:2.6.9 gem mongo:2.0.3 本題 gemを1系のmongoから2.0.3にupdateしたら `<main>': uninitialized constant Mongo::Connection (NameError) のエラーが出ました． プログラムが機能していたときは， connection = Mongo::Connection.new() db = connection.db('ndl') coll = db.collection('hogehoge') で接続できました． 古いバージョンを使い続けるのも気がひけるので，新しいversionのmoog
Re:dashをつかって、Prestogres経由でTreasureDataにクエリを投げる。 - Qiita
NOTE: 現在はこちらをご利用ください。http://qiita.com/toru-takahashi/items/9f1f425a1474d1f2c6da Re:dashとは、Open Source Data Collaboration and Visualization Platformらしいです。 クエリを登録していろんなデータソースからデータを取得して可視化できるダッシュボードにできるオープンソースです。 データソースとしては、今の所下記があり、今どきのデータ分析エンジンは、可視化エンジンはついてないので、嬉しいですね。 PostgreSQL / Redshift MySQL Graphite Google BigQuery MongoDB URL Script セットアップ Google Compute EngineとAWSのテンプレートがありますが、今回はgithub上にある
MongoDBでECサイトを実運用する3つのテクニック | Tokyo Otaku Mode Blog
こんにちは。Tokyo Otaku Mode CTOの関根です。 Tokyo Otaku Modeでは、2013年8月からotakumode.com上にカート機能を追加し、決済までをワンストップでできる海外向けECサイトをスタートしました。 どういうシステム構成でotakumode.comが運用されているかを聞かれた時、「Node.js + MongoDBです」と答えると、エンジニアの皆さんは一様にびっくりします。特に驚かれるのが、MongoDBをメインのDBに使用している点です。信頼性に定評があるわけでなく、またNoSQLに対するライトなイメージが一般的にあるため、ECサイトのプロダクションとして使うことに疑問を持たれている方が多いのでしょう。 しかし、十分実用に耐え、日々機能追加が入り成長し続けるスタートアップの環境で、実際に1年間運用してきたECサイトがここにあることも事実です。 そ
MongoDBを真面目に使ってみた - ひよくあブログ
MongoDB Advent Calendar 2013の10日目の記事です。 2つほどNode.js + MongoDBで作ったサービスを最近リリースする機会があったので、そこで得られた個人的な知見や感想についてつらつら書きまとめようと思います。 前提 今回はアプリ側の開発を担当していて、インフラ周りはインフラチームやMongoDBのプロバイダーに御任せでしたので、そちらの設定などの話はノータッチです。 元々の業務ではMySQLを使っていて、この2つのプロジェクトで初めてMongoDBを勉強しました。 永続化にMongoDBを使う理由 MySQLでなくMongoDBを使う理由はMongoDB自体の利便性などもあげることができるかもしれませんが、個人的には運用面での利点が強いと思っています。（特にサンフランシスコのような人材採用が激しい地域の場合） シャーディングやフェイルオーバーが大規模
WiredTigerストレージエンジン楽しい
17. storage: dbPath: "/var/lib/mongodb/mmapv1" engine: "mmapv1" journal: enabled: true systemLog: destination: file path: "/var/log/mongodb/mongodb_mmapv1.log" logAppend: true processManagement: fork: true ! ! 18. storage: dbPath: "/var/lib/mongodb/wt" engine: "wiredTiger" wiredTiger: collectionConfig: blockCompressor: "none" systemLog: destination: file path: "/var/log/mongodb/mongodb_wt.log" logApp
Using Spark with MongoDB
I recently started investigating Apache Spark as a framework for data mining. Spark builds upon Apache Hadoop, and allows a multitude of operations more than map-reduce. It also supports streaming data with iterative algorithms. Since Spark builds upon Hadoop and HDFS, it is compatible with any HDFS data source. Our server uses MongoDB, so we naturally turned to the mongo-hadoop connector, which a
Apache Spark SQL and Drill -- DAG vs. tree execution, value vector vs. Schema RDD format. What are the pros and cons?
Answer: I think that there is no real difference of architecture, but difference of "exposed layers". Drill must have shuffle in some way to support joins, Spark has "Tree aggregate" which can be called "Dremel style aggregation tree". Difference is that Spark has "exposed" execution engine with ...
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日本語：開発者向けのMongoDBオペレーションガイド
Default MongoDB Port - MongoDB Manual v7.0
CentOS6.5にMongoDBをインストールする - Qiita