佐藤先生がErlang、Scala、Javaなどの並行処理を斬る！ - スティルハウスの書庫の書庫
ここ数日の佐藤先生のエントリが熱い！ Erlang、Scala、Go、Javaなどの現代の言語（Erlangは古いか）における並行処理の扱い方について、それぞれの歴史的背景や意義、得手不得手などがわかりやすく紹介されてます。80年代から並行処理やオブジェクト指向を研究されてきた佐藤先生ならではの視点ですね。ちょっと長くなりますが特に私が興味深かった部分を引用します（強調は私）： 佐藤一郎: Web日記 (2010年) 最近、興味深いのはオブジェクト指向言語のScalaやErlangが話題を集めていることでしょうか。どちらもActor Modelをベースにしているそうですが、オブジェクト指向言語の歴史でいうと、Actor Modelなどの並行処理用オブジェクト指向言語の研究が盛んになったのは1985年からの6,7年ぐらいだと思います(Actor Model自身はもっと古いですが)。そして19
これまで書いたGoogleクラウド関連ペーパー&サンプルまとめ2013 #gcpja - スティルハウスの書庫の書庫
Google Cloud SolutionsチームにSolutions Architectとして入って1年半くらいが経ちました。仕事の4割くらいは国内外のお客さんへの技術コンサルティング（Platinumサポート）、次の4割はホワイトペーパーの執筆やサンプルコードの実装、そして残り2割はApp Engineのトレーニング教材作成や講師のお仕事をやってきました。 年末ということもあるので、ここではこれまで私が書いたホワイトペーパーやサンプルをまとめてみたいと思います。気に入ったものがあればぜひ+1してくださいね！ するとKazもっとその調子で書けとマネージャから指令が来ますｗ いまのところすべて英語ですが、もしかするといくつか日本語化されるかもです。 An Inside Look at Google BigQuery Solutionsチームが一番最初に出したペーパー。Dremelのペーパー
BigQueryってなんぞ？ - スティルハウスの書庫の書庫
Google I/O 2010では、Google Storageと合わせて利用する新機能「BigQuery」が発表されました（これもApp Engineとは個別のプロダクトです）。ひとことで言えば「何100億件のデータも数秒〜数10秒で集計できる、大規模並列クエリサービス」です。既存のOLAPやデータウェアハウスに相当するもので、更新処理には使えません。 MapReduceとはどう違う？ 大規模なデータセットに対して多数のサーバで並列処理するという点ではMapReduceに似ていますが、処理結果がすぐに得られる点、そしてSQLっぽいクエリ言語で表現できる集計処理しか実行できない（mapperやreducerを定義してデータを任意の方法で加工したりできない）点がMRとは異なります。MRよりさらに高水準の分散処理サービスです（MR＋Hiveに近いかもしれません）。 リンク集 BigQuery
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