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スタートガイド – 目的に合った Selenium ツールの選択¶ ほとんどのユーザーは Selenium-IDE を選択しています。ドキュメントチームもこの選択肢を推奨します。Selenium-IDE を使えば、Selenium のコマンドにも早く慣れることができます。始めて作るスクリプトもほんの数分で開発できます。Selenium-IDE はインストールも簡単です。詳細については、 Selenium-IDE に関する章 を参照してください。 自分で作成したスクリプトを Selenium-IDE から実行することもできます。Selenium-IDE を使う方法は簡単なので、技術的なことにあまり関心がないユーザーはこの方法を使うとよいでしょう。Selenium-IDE を使えば、Selenium-RC で必要とされるようなプログラミングのスキルがなくても、テストを開発して実行することができ
HBase は、Hadoop と同じ設定システムを使っています。デプロイの設定を行うには、環境変数を収めたファイル conf/hbase-env.sh を編集し (このファイルの設定の大部分は、クラスタを起動するためのランチャーシェルスクリプトで使われます)、次に、HBase のデフォルトを上書きする設定をはじめ、使用するファイルシステムや ZooKeeper アンサンブルの場所を HBase に教えるための設定などを XML ファイルに追加します[7]。 HBase を分散モードで実行する場合は、HBase の設定を編集した後、クラスタを構成するすべてのノードに conf ディレクトリの内容をコピーする必要があります。HBase がユーザーに代わってこの処理を行うことはありません。rsync を使ってください。 Hadoop では、サイト固有の HDFS 設定は hdfs-site.xm
Flume は、大量のログデータを効率的に収集、集約、移動することを目的に開発された、高い信頼性と可用性を持つ分散型のサービスです。構成の自由度が高く、拡張性に富んでいるということは、多くのオプションが存在し、したがってオペレータが決めなければならないことも数多く存在することを意味します。このドキュメントは、細部にあまりこだわることなく Flume を手っ取り早く動作させるための「レシピ」を紹介した「クックブック」です。 ここでは、最初に Flume ノードの使い方を簡単に説明したあと、3 つのシナリオにしたがって、それぞれ異なる種類のソースを対象にエージェントをセットアップする方法を説明します。最後に、簡単なコレクタをセットアップし、分散デプロイでのトラブルシューティングの方法について説明します[訳注:該当する箇所はありません]。 ワンショット Flume ノードのデバッグの基本 Apa
マニュアル 用意されたマニュアルや資料を参考に自分で Gephi を使ってみる。 Gephi リリース - これまでにリリースされたバージョン Gephi のインストール - 最新バージョンの Gephi をコンピュータにインストールする手順 ユーザーマニュアル - 最新バージョンの Gephi を使うためのステップバイステップガイド 開発者ハンドブック - 最新バージョンの Gephi で開発するためのステップバイステップガイド GUI - 最新バージョンの Gephi のグラフィカルユーザーインタフェースの簡単な説明 データセット - 実際に Gephi で読み込んで表示可能 トラブルシューティング - NetBeans と Gephi に関する問題とその対処方法 コネクタ - 独自のデータを Gephi に読み込む方法、およびデータをほかのアプリケーションにエクスポートする方法 コミ
目次 はじめに1. 対象読者2. Neo4j の特徴I. リファレンスドキュメント1. インストールとデプロイ1.1. デプロイのシナリオ1.2. システム要件1.3. インストール1.4. アップグレード1.5. Usage Data Collector2. 構成とパフォーマンス2.1. Neo4j のキャッシュ2.2. JVM の設定2.3. 短い文字列の圧縮格納3. トランザクション管理3.1. 対話サイクル3.2. 独立性レベル3.3. デフォルトのロック動作3.4. デッドロック3.5. 削除セマンティクス4. Neo4j Server4.1. Server のインストール4.2. Server の構成4.3. リモートデバッグ用のセットアップ4.4. ハイアベイラビリティモードでの Neo4j Server の起動4.5. サーバープラグイン4.6. サーバーパフォーマンスのチ
Flume は、大量のログデータを効率的に収集、集約、移動することを目的に開発された、高い信頼性と可用性を持つ分散型のサービスです。Flume を使えば、クラスタ内の各マシンのログファイルを収集し、これらのログファイルを Hadoop Distributed File System (HDFS) などの中央の永続的ストアに集約するロギングシステムを構築できます。
Flume のアーキテクチャは、シンプルながらも堅牢で柔軟性があります。Flume の中核をなす抽象化は、ストリーム指向の データフロー です。データフローは、1 つのデータストリームが、その生成元から最終的な宛先まで、どのように転送され、加工されるかを表すものです。データフローは、いくつかの 論理ノード から構成されており、論理ノードは、受け取ったイベントを加工したり、集約したりすることができます。これらの論理ノードがチェインのようにつながって、データフローを形成します。これらの論理ノードのつながり方のことを、論理ノードの 構成 といいます。 これらすべてを管理するのが Flume マスター です。Flume マスターは、Flume のすべての物理ノードと論理ノードに関する情報を把握している独立したサービスです。マスターは論理ノードに構成を割り当て、ユーザーが行った構成の更新をすべての論
Gephi のサンプルデータセット。さまざまな形式 (GEXF、GDF、GML、NET、GraphML、DL、DOT) のものがあります。追加したいデータセットがあったら、自由に追加してください。その際、忘れずにオリジナルの作者を記載してください。 サポートされているグラフ形式については、こちらに説明があります。 以下に示すファイルは、unzip しなくても Gephi で開くことができます。 Web とインターネット [GEXF] EuroSiS Web マップ調査: 欧州 12 か国の「社会における科学 (Science in Society)」活動主体の Web 上での相互関係をマップしたもの。オリジナルのレポートとデータはここにあります[訳注:リンク切れ]。 [GML] インターネット: University of Oregon Route Views Project に掲載された
Gephi が再び Google Summer of Code (GSoC 2011) に認定されました! Google Summer of Code は、世界各地の学生がオープンソースプロジェクトに貢献することができるたいへん優れたプログラムです。詳細はこちら » 応用例 探索的データ解析: リアルタイムでのネットワーク操作による直感的分析。 リンク解析: 特にスケールフリーネットワークにおけるオブジェクト間関係の根本構造の明確化。 ソーシャルネットワーク分析: さまざまなコミュニティ組織やスモールワールドネットワークをマップ化できるソーシャルデータコネクタを簡単に作成可能。 生物学的ネットワーク解析: 生物学的データのパターンを表現。 ポスター制作: 高解像度の印刷可能グラフで学術研究成果をプロモート。 詳細はこちら » 各種のメトリクスを用意 中心性 (Centrality): 社会
ZooKeeper は、設定情報の保守、名前付け、分散同期化の提供、および各種グループサービスの提供を目的とした集中型サービスです。分散アプリケーションでは、こうした種類のサービスのすべてを何らかの形で利用しています。分散アプリケーションを実装する場合、実装のたびに大量の作業が発生し、それに伴って不可避的に生じるバグとレースコンディションの修正に追われるのが実状です。上に挙げた種類のサービスの実装は決して容易ではないので、アプリケーションでは当初はこれらのサービスの実装を適当に済ませることが多く、あとで変更が生じたりすると対応できずに管理が困難になります。これらのサービスが適切に実装されている場合でも、実装方法に違いがあると、アプリケーションを配置する段階で管理が複雑になります。ZooKeeper は、これらのサービスの本質的な部分を取り出し、集中型のコーディネーションサービスへの非常にシ
Selenium 2.0 と WebDriver¶ The Selenium developers are working towards a Selenium 2.0 release. The primary new feature will be the integration of the WebDriver API into Selenium-RC. This will address a number of Selenium 1.0 limitations along with providing an alternative programming interface. The goal is to develop a standardized Selenium API that provides additional support for a larger number o
概要 HBase のレプリケーションは、HBase のデプロイメント間でデータをコピーするための手段です。HBase のレプリケーションは、ディザスタリカバリのソリューションとして役立つほか、より高い可用性を HBase のレイヤで実現する目的でも利用できます。また、もっと現実的な活用方法もあります。たとえば、Web Facing クラスタから“MapReduce”クラスタに編集内容を簡単にコピーする手段として利用し、“MapReduce”クラスタでは古いデータと新しいデータを処理して結果を自動的に返すようにする、といったことができます。 The basic architecture pattern used for HBase replication is (HBase cluster) master-push; it is much easier to keep track of wh
自動化するか、しないか、それが問題だ¶ 自動化には常にメリットがあるのでしょうか。テストケースをいつ自動化すればよいかは、どのように見極めたらよいのでしょうか。 テストケースを自動化すれば常にメリットがあるかといえば、 決してそうではありません。 人手によるテストの方が適している場合も多くあります。たとえば、アプリケーションのユーザーインタフェースが近い将来大幅に変わる場合には、テストを自動化したとしても、すべてを書き直さなければならなくなります。また、テストの自動化を行うだけの十分な時間的余裕がないこともあります。短期間なら、人手によるテストの方が効率的でしょう。実際、作成するアプリケーションのデッドラインが非常にタイトで、テストの自動化に使えるツールの手持ちもなく、定められた期限までにテストを終えることが至上命令である場合には、人手によるテストが最善のソリューションになります。 しかし
次の記事も参考にしてください。 Understanding Lift’s Box monad by Timothy Perrett Lift Blog article on Box by David Pollak The Scala “Option” Pattern by Daniel Spiewak はじめに Lift の Box[T] モナドは、Scala の Option[T] に似ています。 Option は Some と None の 2 つの値を持ちます。 Box は Full、Empty、および Failure の 3 つの値を持ちます。 どちらも、いくつかの値に特別な意味を持たせることを回避するために作成されました。 たとえば、NULL ポインタは “nowhere” を意味する値 0 です。NULL ポインタは明示的にチェックする必要があります。なぜならコンピュータの 0
Apache ダウンロードミラーサイトの一覧で適切なダウンロードサイトを選択します。通常は、一番上に表示されるリンクをクリックします。HBase Releases のページが表示されます。stable という名前のフォルダをクリックし、次に hbase-0.91.0-SNAPSHOT.tar.gz のように .tar.gz で終わる名前のファイルをローカルファイルシステムにダウンロードします。 次の要領で、ダウンロードしたファイルを解凍・展開し、展開後に作成されたディレクトリに移動します。 $ tar xfz hbase-0.91.0-SNAPSHOT.tar.gz $ cd hbase-0.91.0-SNAPSHOT これで HBase を起動する準備は整いました。ただし、HBase を起動する前に、必要に応じて conf/hbase-site.xml を編集し、HBase の書き込み先
Apache HBase とは HBase は Hadoop データベースです。ビッグデータに対してランダムなリアルタイムの読み書きアクセスを行う必要がある場合に使ってください。HBase の目標は、どこにでもあるごく普通のハードウェアのクラスタ上で、数十億行 x 数百万列規模の超巨大テーブルを格納できるようにすることです。 HBase は、Chang 他による Google の論文『Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data』をモデルとして作成されたオープンソースで分散型かつバージョン管理された列指向ストアです。BigTable が、Google Files System (GFS) の提供する分散データストレージを活用するするのとまったく同様に、HBase は Hadoop を土台として BigTable に類似
Lift プロジェクトは SBT で管理できます。 最新リリース用のサンプル Lift SBT プロトタイプが用意されています。以下の手順に従う代わりに、このプロトタイプを GitHub からクローンするやり方もあります。 また、Scala 2.8.0 を使うバージョン 2.2 用の SBT プロトタイプも用意されています。 基本となるディレクトリ構造の作成 まずはじめに、Maven といずれかの Lift archetype を使って、プロジェクトのアウトラインを作成します。 mvn archetype:generate -U \ -DarchetypeGroupId=net.liftweb \ -DarchetypeArtifactId=lift-archetype-basic \ -DarchetypeVersion=2.2-SNAPSHOT \ -DarchetypeReposit
Java クライアントドライバの設定¶ 一般に、どの Java IDE の場合も以下の手順で Selenium-RC を使用できるようになります。 SeleniumHQ の ダウンロードページ から Selenium-RC をダウンロードします。 いずれかの Java IDE を起動します。 新しいプロジェクトを作成します。 プロジェクトのクラスパスに selenium-java-client-driver.jar を追加します。 Selenium-IDE でテストを記録し、これを Java コードに変換します (Selenium IDE には、さまざまな言語でテストを生成するための自動変換機能があります)。 コンソールから Selenium サーバーを起動します。 IDE でテストを実行します。 以下では、Eclipse と IntelliJ を例にとって具体的に手順を示します。 Ecl
Lift Wiki へようこそ 現在、このサイトを Lift Web フレームワークの一次情報源にするべく作業中です。 Assembla のフリーアカウント作成後、右上隅の “Watch this space” をクリックして “Watcher” になり、サイトの構築を手伝ってください。 探している情報がこのサイトで見つからない場合は、古い Wiki やさらに古い Wiki も参照してみてください。 Lift は、Web アプリケーションを記述するための表現力に富んだエレガントなフレームワークです。Lift は、セキュリティや保守性、スケーラビリティ、パフォーマンスを重視しながら、開発者の生産性の大幅アップも実現しています。 Lift は、次のような既存のフレームワークの長所を受け継いでいます。 Seaside の粒度の高いセッション管理とセキュリティ機能 Rails の手軽さ Djang
Lift とは Lift は、Web アプリケーションを記述するための表現力に富んだエレガントなフレームワークです。Lift アプリケーションには、次のような特徴があります。 セキュア -- Lift アプリケーションは、OWASP の10大セキュリティ脆弱性の多くをはじめ、一般的な脆弱性に対する耐性があります。 開発者中心 -- Lift アプリケーションは迅速に構築でき、簡潔で、メンテナンスが容易です。 スケーラブル -- Lift アプリケーションはパフォーマンスが高く、現実の運用でも強力な柔軟性を発揮して膨大なトラフィックを処理できます。 デスクトップアプリケーションのようにインタラクティブ -- Lift の Comet サポートはほかに例のない優れたもので、Ajax サポートも非常に簡単、しかもセキュアです。 上のような特徴を Lift がどのようにして実現しているか興味を持っ
はじめに¶ Selenium は、独自のアクション、アサーション、ロケータストラテジーを追加することで簡単に拡張できます。具体的な手順としては、JavaScript を使って、Selenium オブジェクトプロトタイプと PageBot オブジェクトプロトタイプにメソッドを追加します。Selenium は起動時にこれらのプロトタイプのメソッドを自動的に走査し、名前のパターンを使って、どれがアクション、アサーション、およびロケータであるかを認識します。以下に示す例では、JavaScript を使って Selenium を拡張する方法を示します。 アクション¶ “do” で始まる Selenium プロトタイプのすべてのメソッドは、アクションとして追加されます。各アクション foo に対しては、アクション fooAndWait も登録されます。アクションメソッドはパラメータを 2 つまで取るこ
チャットアプリケーションの作成 著者: Mads Hartmann Jensen コードの共著者: David Pollak ここでは、David Pollak がいつも見せているデモを紹介します。例の Lift によるチャットアプリケーションです。 具体的には、Lift を使って Comet 対応のチャットアプリケーションを作成する方法を説明します。まず、アプリケーションを動作させるのに必要なすべてのコードを示し、実際にどのようなことを行っているのか理解しやすいように、コードの各行を追いながら解説を加えます。その後、いくつか機能や効果を追加してアプリケーションを拡張する方法を示します。 アプリケーションの作成に入る前に、Comet という言葉を初めて聞くユーザーのために、ひとこと Comet について説明しておきましょう。Comet は、クライアントがサーバーにリクエストを送信する際の
starts-with¶ 多くのサイトでは、要素の id 属性に動的な値を使用しており、要素を特定することが困難です。1 つの簡単な解決方法として、XPath 関数を使って、その要素について知っていることをベースに要素を特定するやり方があります。たとえば、動的 id が <input id="text-12345" /> のような形式で、 12345 が動的に変わる数だとすると、 //input[starts-with(@id, 'text-')] という XPath を使用できます。 contains¶ ほかのテキストに囲まれている可能性がある値によって要素を特定できる場合には、contains 関数を使用できます。たとえば、 <span class="top heading bold"> という要素を、 ‘top’ クラスと ‘bold’ クラスと組み合わせることなく、 ‘headin
このページの「私」は Lift の作者、David Pollak のことです。 Lift の設計は、Rails をはじめとするさまざまな技術を使った経験 (良いものも悪いものも含めて) から生まれました。Lift の最初の設計目標は、プログラミングロジックやプログラミングで使う記号を表示用の静的なテンプレートに一切持ち込まないようにすることでした。この問題をめぐる最も優れた論文のひとつに、Terrence Parr の StringTemplate に関する考察があります。 ERB や JSP、ASP にはいずれも、ビューへのコードの混在を可能にしているという致命的欠陥があります。コードの混在がよくないのはなぜでしょうか。これには、次のようなさまざまな理由があります。 テンプレートで使われる構文が各種の HTML レイアウトツールで処理可能でなければ、HTML レイアウトツールでテンプレー
Lift Wiki へようこそ 現在、このサイトを Lift Web フレームワークの一次情報源にするべく作業中です。 Assembla のフリーアカウント作成後、右上隅の “Watch this space” をクリックして “Watcher” になり、サイトの構築を手伝ってください。 探している情報がこのサイトで見つからない場合は、古い Wiki や さらに古い Wiki も参照してみてください。 Lift は、Web アプリケーションを記述するための表現力に富んだエレガントなフレームワークです。Lift は、セキュリティや保守性、スケーラビリティ、パフォーマンスを重視しながら、開発者の生産性の大幅アップも実現しています。 Lift は、次のような既存のフレームワークの長所を受け継いでいます。 Seaside の粒度の高いセッション管理とセキュリティ機能 Rails の手軽さ Djan
ZooKeeper: 面倒な分散システムのコーディネートを支援するサービス ZooKeeper は、分散アプリケーションのためのパフォーマンスの高いコーディネーションサービスです。ZooKeeper では、名前付け、設定管理、同期化、各種グループサービスなど、利用頻度の高いさまざまなサービスが用意されているので、これらのサービスをゼロから作成する必要はありません。ZooKeeper をそのまま使えば、合意プロトコル、グループ管理プロトコル、リーダー選挙プロトコル、およびプレゼンスプロトコルを実装できます。ZooKeeper を基に、独自のニーズに対応したサービスを構築することもできます。 以下のドキュメントでは、ZooKeeper のコンセプトや ZooKeeper を使うための手順について説明しています。ドキュメントを読んでわからないことがあったら、メーリングリストに質問を投稿するか、ア
このドキュメントは、ZooKeeper のコーディネーションサービスを利用した分散アプリケーションを作成したいと考えている開発者向けのガイドです。このガイドには、コンセプトに関する情報と、実際のプログラミングに関する情報の両方が含まれています。 このガイドの最初の 4 つのセクションでは、ZooKeeper のさまざまな概念について高い次元から説明します。ZooKeeper のしくみと ZooKeeper の使い方を理解するには、これらのセクションで説明するコンセプトについて知っておく必要があります。ソースコードは登場しませんが、分散コンピューティングに関連したさまざまな問題について知識があることを前提にしています。これらのセクションは、次のとおりです。 ZooKeeper のデータモデル ZooKeeper のセッション ZooKeeper のウォッチ 一貫性の保証 続く 4 つのセクシ
実績 Cassandra は、Digg をはじめ、Facebook, Twitter, Reddit, Rackspace, Cloudkick, Cisco, SimpleGeo, Ooyala, OpenX など、大規模でアクティブなデータセットを持つ多くの企業で実際に使われています。最も大規模な実働クラスタでは、150 台以上のマシンに 100 TB を超えるデータが格納されています。 高い耐障害性 障害に備えて、データは複数のノードに自動的にレプリケートされます。複数のデータセンターにまたがるレプリケーションもサポートされています。故障したノードは、ダウンタイムなしにリプレースできます。 非集中的 クラスタ内のすべてのノードは対等です。ネットワークボトルネックはありません。SPOF (単一障害点) もありません。 ユーザーに主導権 更新ごとに同期レプリケーションまたは非同期レプリケ
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