楽天ROMA/memcached/Tokyo Tyrant最速テスト - なぜか数学者にはワイン好きが多い
今回は冗長性等々は気にせずに，ひたすら速度のみ比較します． なのでクライアントプログラムはc++で書きます．ほとんどCとしか使ってないですが． プログラムはこんな感じ．30％の確率で書き込みが発生し，70％の確率で読み込みが発生する，これを10万回繰り返すという単純なもの． #import <iostream> #include <time.h> #include <libmemcached/memcached.h> #include <SFMT.c> using namespace std; #define memcached_error(k,memc,rc)\ {fprintf(stderr, "test: key=%s: memcache error %s",\ (k), memcached_strerror((memc), (rc)));\ if (memc->cached_err
本を読む 楽天でROMAとfairyの話を聞いてきた
火曜日のHadoopの話に続き、土曜日には「楽天テクノロジーカンファレンス」でROMAとfairyの話を聞いてきました。fairyはようするに楽天版MapReduce、ROMAは楽天版memcached（よりストレージ寄り）という感じのソフトです。 以下、メモ。 レコメンド＆パーソナライゼーション（楽天技研 西岡氏） （emasaka注：これはROMAとfairyのセッションの直前のセッションだけど、関連性が強いので、関連する部分のみ切り出し） 楽天でレコメンデーションをやる場合、規模が膨大という特徴がある。何千万もの会員と2,500万の商品の組み合わせ。その対策として、Locality Sensitive Hashingなどアルゴリズムを改良すると同時に、多数のマシンを組みあわせている。そのために、現時点ではHadoopを使ってMapReduce処理をし、k-meansのクラスタリングや
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