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データドリブン - いまんとこの最適解 ビッグデータといったときに、広義・狭義の定義とは別に「大量のデータを扱う」ということと、「データドリブン(僕はデータに基づいて意思決定、アクションを廻していくという理解です)」が混在しているように思う訳ですね。 これ、物凄くよく分かります。先日の記事でもざっくりぶった斬りましたが、例えばFacebookやYahoo!などのビッグデータを扱うとされる代表的グローバル企業ですら、実際に現場で扱っているのは「ビッグではないデータ」だったりします。そういう意味でいうと、ビッグデータと言った時に「大量のデータを扱う」こととイコールになっているところは恐らく少ないでしょう。 ご指摘の通りで、ほぼ確実に「ビッグデータと言えばデータドリブンのこと」とみなしている企業の方が多数派でしょう。ビッグデータを標榜する企業が実際に期待しているのも、恐らくデータドリブンの方のは
Jenkins おじさんと戯れること半日、うまくいったので備忘録を残しておく。 やりたかったのは Chef で構築したサーバーを Jenkins で CI する、というもの。このときサーバーはテストが終わる度に破棄して、テスト開始時に再度真っ新な状態から立ち上げたい。(こういうサーバーを壊して作ってというテストはなんという名前で呼ばれるのだろう?) 仮想サーバーを破棄/作成をプログラマブルにやるのはもちろん Vagrant プロビジョニングは Chef Chef の環境を整えるのに knife-solo 0.3.0.pre3 テストは serverspec コードは Github に上げる (https://github.com/naoya/jenkins-vagrant-test) CI は Jenkins という構成になっている。ひとまず Jenkins や Vagrant はローカル
This is the home of Travatar, a tree-to-string statistical machine translation system. In other words, when performing translation, you first parse the input using a syntactic parser, then Travatar will perform translation for you. This is particularly effective for language pairs that require a large amount of reordering, such as English-Japanese. Download/Install Documentation Development/Suppor
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 (もちろん是非原文で読むのをお勧めする) 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、1ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
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