git rebaseのメモ - unpushの日記
ときどき間違うので。 大雑把に言うと、git rebase は「git reset + git cherry-pick × n回 を自動化したもの」と考えられる（適用するコミット群が少なければ、手動でreset & cherry-pickしても良いが、たくさんあるとそうもいかない） 好きな場所にresetして、好きな位置から好きな位置までのコミットを順次適用できる。 つまりコミットを並べ替えたり除外したり、「積み木を積み直す」ようなことが出来る。 git rebase ポピュラーな使い方。 現在のブランチをにreset から見て現在のブランチにだけ存在していたコミットを順に適用 適用されるコミット群は、から見て現在のブランチにだけ存在していたコミット、つまりgit log ..HEAD で出てくるコミット。 以下の例だとA、B、Cのコミットがreset後に適用される予定 A---B---C
Hadoopがスケール・アウトする仕組み
前回の記事では、Hadoopが膨大なデータをバッチ処理するための「インフラ」としての性質を備えていること、情報爆発時代の新たなインフラとして普及しつつあることを説明しました。その中で、情報爆発時代に必要とされるインフラは、「スケール・アウトが可能であること」という条件を備えていなければならないことを示しました。サーバーの台数を増やすことで容易にシステムの処理性能が増やせることは、Hadoopの重要な特徴です。今回は、Hadoopがどのようにしてスケール・アウトを可能にしているかを、「分散ファイル・システム」と「MapReduceフレームワーク」の2つの観点から解説します。 スケール・アウトとは？ コンピュータ・システムを新たに構築するときは、必ず「運用」のことを考えておく必要があります。システム・トラブルが発生した場合の対応策を決めたり、将来の仕様変更に備えてプログラムに拡張性を持たせたり
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