Ilya Katsov氏による「MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases」の翻訳 http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ (下書きに入れて推敲するつもりが、なんか公開されてしまっていたので、あとでいろいろ修正すると思います) February 1, 2012 この記事では、Webや科学論文で見られる異なるテクニックの体系的な視点を与えるために、数々のMapReduceパターンとアルゴリズムをまとめた。 いくつかの実用的なケーススタディも提供している。 すべての説明とコードスニペットでは、Mapper、Reducer、Combiner、Partitionaer、ソーティングにおいてHadoopの標準的なMapReduceモデルを利用します。このフレー

Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p

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.NET 3 #io15 1 #io16 1 Admin SDK 10 Administrative APIs 31 AdSense 1 analytics 5 Android 8 API 3 APIs 3 App Engine 5 Apps 1 Apps Script 118 Audit 2 Auth 5 billing 4 Charts 2 Chrome OS 1 classroom 3 Cloud Storage API 1 Community 1 decks 1 Design 1 Developers 12 Directory API 3 Drive 4 Drive SDK 41 execution API 2 Firebase 1 Forms 1 Freemium 1 Fusion Tables 2 G Suite 24 Gadgets 5 Gmail 7 Gmail APIs

さて、まず「ローカル Web アプリ」ってなんぞっていう話ですが、Web ベースの技術で作られブラウザからサーバにアクセスして利用するものの、いったんロードが完了したら、それ以降はネットワーク接続不要で動作する Web アプリ、といった概念を表した造語です。 iPhone の App Store を経由することなく配布が可能なので、アプリの内容について一切の制限がなく、また、最近のライブラリの進歩やモバイルパフォーマンスの向上により、ものによってはネイティブアプリと遜色ないレベルのものも作れるようになってきました。 先日、1 Click Config (閉鎖済) (解説記事) を作って公開しましたが、これがまさにローカル Web アプリとして動作しています。 ここで使われている技術の各論についてはそれぞれ詳しく書いたサイトがあるのですが、これらの技術をひとまとめに紹介しているサイトが見当た

.NET 3 #io15 1 #io16 1 Admin SDK 10 Administrative APIs 31 AdSense 1 analytics 5 Android 8 API 3 APIs 3 App Engine 5 Apps 1 Apps Script 118 Audit 2 Auth 5 billing 4 Charts 2 Chrome OS 1 classroom 3 Cloud Storage API 1 Community 1 decks 1 Design 1 Developers 12 Directory API 3 Drive 4 Drive SDK 41 execution API 2 Firebase 1 Forms 1 Freemium 1 Fusion Tables 2 G Suite 24 Gadgets 5 Gmail 7 Gmail APIs

これからのWEB制作はPCサイトだけではなく、iphoneなどのスマートフォンやipadなどさまざまなデバイスでの閲覧を前提として作成しなければいけません。 iphoneサイトやAndroidサイトはHTML5やCSS3にかなり対応しているので簡単そうなイメージもありますが、縦画面、横画面など変化することを前提に構築しなければいけませんし、Androidは機種によって解像度が違う、機種によってCSSが適用されないという昔のモバイルサイトより大変なことがおきているようです。 またシミュレーターを使ったり、実機をたくさん揃えたり、レンタルしたりとPCサイトより手間な制作の時代に逆戻りですね・・。 友人に聞いたら現在は案件よってはiphoneのみ対応、iphoneとdocomoを対応、すべて対応などさまざまなようですね。まあこれは予算によるのかもしれませんね。 僕はまだ本格的なスマホサイトの仕事

canvasベースのベクターグラフィクス描画用jsライブラリとして、既に各所で紹介されているpaper.jsですが、これを、ウェブに載せるグラフの描画に使ってみましょう、というお話です。 paper.jsではパスをつくって描画をしつつ、パスに対するhit testも可能ですし、アニメーションも実装することができます。プロジェクトサイトではオシャレなサンプルが多数掲載されていて、paper.jsで何ができそうなのかを簡単にざっくりと知ることが出来ます。 javascriptでインタラクティブなグラフを、というとGoogle Chart Toolsなど、既存のグラフ用ライブラリを使って簡単に済ませることもできますが、ひと手間加えて独自性のある表現を出したい場合は、paper.jsのようなライブラリを使ってみると良いかと思います。 試しにpaper.jsの学習がてら、下記リンク先にあるような棒グ

ただいま社内的に論争中なのでちょっとまとめておく 分散環境でのデータモデルはどうあるべきか という議論。 分散環境は非同期処理が中心にはなるのだが 画面系を中心に同期処理も入ってくるので その組み合わせを前提に考えないといけない。 基本的に外部から変更不能のタイミングが必ずある というのが、まずは原則論にはなる。 分散処理のレイテンシーはこの先下がる一方なので ますます使われるようにはなると思う。 その辺りを前提として 各考え方のメリット・デメリット をまとめて置きたい。 1プロセス中心指向 プロセス・フローを中心にモデル（型）の議論をすべき という考えかた。 フローモデルは、プロセス->プロセスが基本で 受け渡しをするエッジの部分がデータモデル的位置付け そもそもデータモデル自体は、 黙示的に一種の振る舞いを想定するはずなので 振る舞いの記述にウェイトを置いた方が良い、 という考え方でも

グラフデータの大規模処理はMapReduceよりも効率の良い計算モデル が提案され、Google Pregel・Giraph・Hama・GoldenOrb等のプロジェクトにおいて実装 が進められています。またHamaやGiraphはNextGen Apache Hadoop MapReduceへ の対応が進められています。本LTでは"Large Scale Graph Processing"とはどのようなものをMap Reduceと比較して紹介するとともに、最後に各プロジェクトの特徴を挙げています。

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MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜