App Engineで動く並列処理フレームワーク ElShard - GeekFactory
App Engineで大量のデータを並列処理するフレームワーク ElShard を作っています。batch addとdeleteのサンプルができたので、とりあえずまとめてみます。 ElShardは、入力リストを分割して処理して集約する考え方に基づいています。並列処理はApp EngineのTaskQueueで実現しています。タスク間では10kBのペイロードしかやり取りできないため、データをやり取りする用途には適していません。そのため、実際のデータはDatastoreに格納しておき、キーをタスク間でやり取りすることになります。 現段階では集約をどうやって実現するか未定ですが、キーでソートされるというDatastoreの性質をうまく利用できる気がします。Matcher APIが使えるといいなぁ。 リストを処理する ElShardでは、InputとTaskの2種類のタスクを組み合わせてジョブネッ
App Engine 1.4.1 をリリースしました - High Replication Datastore の紹介
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Google App EngineのDatastoreへの非同期アクセスを可能にするDatastore Plus | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
Song of Cloud: SDK 1.2.8 Release Notesで語られなかったこと
先日App Engine SDK 1.2.8 for Javaがリリースされました。 公式のリリースノートに記載されていない非常に重要な機能追加がありますので、ここで紹介します。基本的にすべてデータストアのお話です。しかもLow-Level API。 ご指摘いただきまして、ミスリードしそうな個所について修正しました。今後もわかったことがあれば追記していく予定です。 プロダクション環境でカーソルが予想外の動きをしました。このため、開発環境と両方で動くコードに更新しました カーソルの追加 これまでデータストアでページング処理を行う場合には、ページング用のプロパティを用意したり、ページング用のインデックスを用意したりと、様々な力技が提案されてきました。 しかし、今回のアップデートでCursorという「クエリの現在位置を覚えておくオブジェクト」がひっそりと追加されました。これを利用すると簡単にペー
Googleの巨大分散データストアBigtableとDatastoreを理解する
今回は、米Googleのクラウド環境に存在するデータベースBigtableとDatastoreサービスを紹介します。「巨大分散」という新たなデータベースの地平を切り開くためにどのような工夫をしているか、じっくり見ていきましょう。 「Bigtable」は、Googleの主要なサービスを支える独自の巨大分散データストアです＊1。Bigtableは、2005年4月から本格的な運用（プロダクション利用）が開始されたもので、Googleの検索サービスをはじめ、Gmail、YouTube、Google Maps、Google日本語入力、そしてApp Engineなど、70以上のプロジェクトで利用されています。その規模は、数P（ペタ）バイト～数十Pバイトに達しているでしょう。 Bigtableは、Google検索サービスにおける膨大なコンテンツやインデックスを保持し、高速に検索するための専用データストア
Google AppEngineについて思うところ
早すぎる最適化オジサン @makotokuwata まずAppEngineがいまいちブレークしないのは、お金を集める仕組みが用意されていないことと、Datastore (Bigtable) の使い方が難しいことの2点だと思う。 2010-11-05 23:11:32 早すぎる最適化オジサン @makotokuwata 1点目の、集金システムについて。AppEngineと比べて、たとえばiPhoneアプリは十分ブレークしているといえるけど、これはやはりiPhoneアプリは販売して収益を出せる可能性があることが大きい。 2010-11-05 23:12:58 早すぎる最適化オジサン @makotokuwata それに比べて、GAEはインフラと開発環境は提供するけど、集金の仕組みは提供できてない。言い方を変えると、無料で使える環境は提供しているけど、収益を上げるための環境は提供できてない。そこが
プロパティの一部をkindに含める設計について - GeekFactory
データストアで時系列データをカレンダー表示したい場合、どのような設計が最適でしょうか。下記のモデル（Event）を考えます。 プロパティ 型 説明 key com.google.appengine.api.datastore.Key キー（userId/time） userId java.lang.String ユーザID time java.util.Date 日時 value int 数値 下記のアクセスパターンを考えます。 カレンダーに1ヶ月間のデータ（日毎の平均値など）を表示する。 カレンダーの日付をクリックすると、1日のデータを表示する。 最新10件のデータを表示する。 ログインユーザのデータを対象とする。 私の考える設計 まず、下記のモデル（EventCalendar）を作成します。 プロパティ 型 説明 key com.google.appengine.api.datasto
データストアの単体テストを書く手順 for 1.3.3 - うなの日記
GAEのSDKを1.3.3にバージョンアップしたら、データストアの単体テストがコンパイルエラーに! ドキュメントを見ると、どうやらテストケースの書き方が変わったらしい。(1.3.1 - 1.3.2はスルーしていたので、実はずっと前からかもですが) ということで、SDK1.3.0の頃に書いたテストケース作成手順を1.3.3での手順に更新しておきます。ユーティリティクラスが用意されて、以前より少ないコードで済むようになってますよ。 単体テストとは? 単体テストでは、 ローカルでGoogle App Engineのサーバーを起動することなしに、 データストアにアクセスするモジュールのテストを記述できます。 公式なドキュメントはこちら。日本語のドキュメントはまだ更新されていない(2010-05-01 現在)ようなのでご注意。 概要 必要なモジュールをプロジェクトに追加 テストケース内でLocalS
Memcacheでスピンロックを実装してTask Queue処理結果を集約してみるテスト - スティルハウスの書庫の書庫
TaskQueueで分散処理した結果をまとめるときは、排他を考慮する必要があります。Datastoreを使う場合なら、単に結果を新規エンティティとして追加したり、エンティティグループの楽観排他を使ったりすればOKです。一方、やっぱりMemcacheでスピーディーに集約したいよ、という場合は、Memcache上で排他を実装する必要があります。以前のエントリにちょろっと書いたMemcacheService#incrementでスピンロックという方法について説明してほしいというコメントをid:miztakaさんよりいただいたので、ここに改めて書きたいと思います。 Memcacheでは排他制御が必要 ご存じのとおり、App Engineはデフォルトで複数のApp Serverによるクラスタが構成されており、またMemcacheサービスはクラスタ全体で共有されるグローバルなキャッシュとして機能します
Google App Engineのロードマップ。半年以内に30秒制限もスピンアップ待ちも撤廃？
Google App EngineのWebサイトに「App Engine Product Roadmap」と名付けられた、文字通り今後のApp Engineのロードマップを説明したページがあります。 このページに書かれている説明によると、ロードマップとして挙げられている項目はApp Engineチームによって開発が進められており、多くは6カ月以内に実現することを意図しているとのこと。また、項目はつねに更新されているとのことです。 ただし、このページに書かれているロードマップの項目はすべてが具体的に書かれているわけではないため、実際にどのような実装として登場するのか分からないものもあります。 Javaのプログラミングなどに詳しいスティルハウスの佐藤一憲氏は、このロードマップを独自に解釈したエントリ「 #appengine の未来はこうなる！」を2日前にブログにアップしています。今後Googl
AppEngineでsessionを有効にしていると遅くなる - あおうさ＠日記
Google App Engineのsession情報はDatastoreを使っているため若干遅い。セッションを使わないアプリならセッションを無効にしておいた方が良い。 appengine-web.xmlにてfalseする ※デフォルト（sessions-enabledの記述がない場合）ではセッションは無効になっている。 Datastoreを使うということはDatastoreTimeoutExceptionが発生する可能性があるということ。なので極力切っておいたほうがいいようだ。 あと、jspはセッションがデフォルトでは有効になっているようなので無効にしておいた方がよい。 <%@page pageEncoding="UTF-8" session="false"%>今日のエントリは全部twitterの情報メモ。 追記 いくつかtwitterでツッコミを頂けたのでjspのセッション無効が意味が
Kindless Ancestor Queryをローカル環境で使用する #appengine
AppEngineで実装されているQueryで、Kind指定なしで親キーのみ指定して、親キーに属するEntityGroupをKindをまたいでゴッソリ持ってくるという便利なクエリがあるのですが、開発環境で動かないという問題を抱えています。開発環境で動いてくれないって事はデプロイ前にテストできないって事で、結局プロダクトコードに含めることもできずまだ使えないカンジで勿体無いです。 makeSyncCallという仕組みで開発環境とProduction環境のDatastoreを直結するとテストできない事も無いですが、無理矢理過ぎるのでそれは考慮してません ApiProxy.Delegateの出番このブログを読んでくれている方はもう聞き飽きておられる事でしょうから詳しく説明しませんが、アレです、フックします。んでProtocolBufferをゴリゴリと触ります。 今回は、以下のようにいじってやる作
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