（翻訳）2017年の展望: pandas, Arrow, Feather, Parquet, Spark, Ibis - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ） 2016/12/27 Python dataの開発に関して、2017はエキサイティングな年になりそうです。このポストでは、私から提供できそうなものについて書いていきます。それぞれのピースを全体としてどうまとめていくつもりなのか、詳しくは今後のポストで書いていきます。2016年は開発とPython for Data Analysisの第2版の作業で完全に手一杯でblogはあまり書けませんでした。2017
Distributed computing (Apache Hadoop, Spark, Kafka, ...)のカレンダー | Advent Calendar 2017 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2017 is supported by the following companies, organizations, and services.
Benchmarking Streaming Computation Engines at Yahoo!
Benchmarking Streaming Computation Engines at Yahoo! (Yahoo Storm Team in alphabetical order) Sanket Chintapalli, Derek Dagit, Bobby Evans, Reza Farivar, Tom Graves, Mark Holderbaugh, Zhuo Liu, Kyle Nusbaum, Kishorkumar Patil, Boyang Jerry Peng and Paul Poulosky. DISCLAIMER: Dec 17th 2015 data-artisans has pointed out to us that we accidentally left on some debugging in the flink benchmark. So the
Webサーバー向けのベンチマークツールを使ってみよう（前編）――Apache BenchとSiege | さくらのナレッジ
WebサーバーやWebサービスの公開前には、そのサーバーがどの程度のアクセスにまで耐えられるかを事前に調査しておくことが好ましい。本記事では、こういった調査の際によく使われる「Apache Bench」および「Siege」というツールの使い方を紹介する。 サービスの公開前に行っておくべき負荷テスト 昨今では低価格サーバーでも高性能化が進んでおり、静的なページを表示するだけのWebサーバーや比較的負荷の少ない処理を行うようなWebアプリケーションでは、1台のサーバーのみでそれなりの規模のアクセスに耐えられるようになっている。とはいえ、CPUの性能やメモリ容量、ストレージの種類などによってアプリケーションのピーク性能は変動するため、単純にハードウェアの性能や使用するソフトウェアといった情報だけでどの程度までのアクセスを捌けるのかを判断することは難しい。実際、負荷をかけてみたら「想定していたレベ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Yahoo!がApache Flink, Spark, Stormのベンチマークを実施
