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リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（6）（1/2 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
ジェネリクスによるVisitorパターン拡張の考察 - プログラマーの脳みそ
先日twitterで "Expression Problem" という問題を知った。 静的な型付けの下で、場合分けのデータ構造に対して、新しい場合分けとその場合に対する新しい処理を、元のソースコードに手を加えることなく拡張定義すること 2009-05-16 この問題が意図するところを語るにはまずオブジェクト指向から流れを辿らねばなるまい。 オブジェクト指向のポリモーフィズム Javaのようなオブジェクト指向の言語で、ある特定のメソッドがあることを抽象クラスHogeで保証するとしよう。 public interface Hoge { void hoge(); } このとき、機能性、つまりメソッドというのは増えることがない固定のものだが、継承して実装されたクラスというのは自由に増やすことができる。そして、抽象型Hogeを扱っている既存コードは修正する必要がない。 これはいわゆる開放/閉鎖原則(
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