Google for Jobs対応 求人情報構造化データ JobPostingおさらい
Blog Google for Jobs対応 求人情報構造化データ JobPostingおさらい 2019.01.19 2018.12.30 2019年1月、日本においてもGoogleの検索で仕事や転職に関連したキーワードを入れると、広告と一般の検索結果の間(エンリッチ)に求人情報を表示するGoogle for Jobs(グーグル・フォー・ジョブズ)のサービスがローンチされます。本記事では、求人情報がGoogle for Jobs に掲載できるようになる求人構造化データ(JobPosting)について解説していきます。 Google for Jobsは17年6月にアメリカでリリースされたGoogleの求人情報サービス。アメリカを皮切りに世界100カ国近くの国で、中小企業が運営するWebサイトから、何千何万ものリストが掲載されている求人サイトまでWeb上の膨大な求人情報がまとめられている。
A Guide to Consistent Hashing | Toptal®
In recent years, with the advent of concepts such as cloud computing and big data, distributed systems have gained popularity and relevance. One such type of system, distributed caches that power many high-traffic dynamic websites and web applications, typically consist of a particular case of distributed hashing. These take advantage of an algorithm known as consistent hashing. What is consistent
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
Consistent Hashing を試す
Consistent Hashing は、 複数のノードにレコードを分散させる方法として、 Amazon Dynamo や Cache::Memcached::Fast などで使われているアルゴリズムです。 この文章では、Perl で実際に Consistent Hashing を実装し、 その特徴を理解することを目的とします。 更新履歴 2008-06-01: 公開 サーバー台数で割った余り (mod) を使用する まず Consistent Hashing と比較するために、レコードに対して整数のハッシュ値を求め、 ハッシュ値をノード数で割った余り (mod) で、ノードを選択するという方法を書いてみます。 ここでは、ハッシュ値の算出に CRC (Cyclic Redundancy Check) を使用しています。 use strict; use String::CRC; use Pe
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