オープンソースソフトウェアの育て方製作著作 © 2005-2013 Karl Fogel, 高木正弘, Yoshinari Takaoka(a.k.a mumumu), under a CreativeCommons Attribution-ShareAlike (表示・継承) license (3.0, 2.1-jp)
Rubyの実用的かもしれないメタプログラミングのテクニック - このブログは証明できない。
4歳の長女とオセロで遊ぶようになりました。挟んでひっくり返すのはできるのですが、ナナメに挟むというのが難しいようです。そこ、ナナメもひっくり返せるよ。と思うのですが、長女は気づきません。私もあえて口に出さず、常に圧勝しています。白黒はっきりしないグレーなオセロを楽しんでいます。 さて、Rubyの特徴のひとつに、メタプログラミングがやりやすいことが挙げられます。あ、オセロの話は一切関係ないので、忘れてください。 Rubyのリフレクション解説（eval族のはなし） - このブログは証明できない。 メタプログラミングをすると、肩こりや便秘の解消などいろいろな効果がありますね。今回は、そのうちのひとつを紹介したいと思います。思い浮かべてください。既存のライブラリのある処理だけ差し替えたい。下の例では、targetメソッドの中で使われているFixnum#to_sメソッドを差し替えたいのです。そう、差
Google App Engineでコードを書くと、処理のひとつひとつが課金に見える
先週末、ちょっとしたプログラムをGAE/Jで動かして実際に使ってもらってみたのですが、そうすると、いままでテストでちょこちょこやってたときには全部のDaily Quotaが0%だったものが、数%の数字を示すようになります。 これを、ちゃんとプロモーションして多くの人に使ってもらおうとすると、課金が発生したり制限にひっかかったりしそうです。 で、たとえばDatastore APIの呼び出し回数がヤバいとして、API呼び出しを減らすためにキャッシュしようとすると、MemcacheのほうのAPI呼び出し回数がヤバくなってきます。 で、じゃあということでデータストアにデータを置くようにすると、保存量の制約で課金がかかってきます。で、それならと、データストアに置くのはシリアライズしたデータにしてデータ量が最低限になるようにすると、今度はその処理をするためのCPU時間で課金がかかってきます。 コードを
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる
DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや
Amazonクラウドに「キャパシティの限界を超えているのでは？」との疑い
Amazonクラウドの性能低下を経験したユーザーが、Amazonクラウドはデータセンターのキャパシティを超えて利用者と契約しているのではないか？ との疑いを投げかけています。 クラウドは一度使い始めると、現在のところ容易にほかへ乗り換えることはできません。そしてそのクラウドがトラブルに見舞われた場合、利用者自身が問題を解決できる余地はほとんどありません。以下で紹介するのは、実際のトラブルはどうあれ、そうしたクラウドに依存せざるを得ない利用者の立場を浮かび上がらせる話です。 インスタンス性能の低下からネットワークの遅延へ 発端は、Alan Williamson氏による1月12日付けのブログのエントリ「Has Amazon EC2 become over subscribed?」。3年前からAmazonクラウドを利用し続けてきたWilliamson氏は、「Amazonクラウドはまさに限界点を超
あなたを次のレベルに押し上げる「集中的訓練」の方法
ただ「できる」だけではない、多くの有能な人と最高レベルで競い合うことのできるスキルを磨くにはどうすればいいのでしょう？ 一人の「天才」的な才能を生み出すのに必要な時間は、マルコム・グラッドウェルが Outliers で紹介したように、10000 時間と言われています。 しかしこれは必要条件であって、十分条件であるとは限りません。普通にチェスを 10000 時間実践していれば、たいていの選手よりは強くなれます。しかしあとになればなるほど時間あたりに得られる経験値は少なくなりますし、強くなればなるほど自分のレベルを高めてくれる相手を探すのが難しくなるので、グランドマスターになりたいのなら、さらに絞り込んだ訓練が必要になります。 ゲームでたとえるなら、「スライムばかり倒していてもレベルは上がらない」と言い換えられるでしょうか。 ただ秀でているというところから、本当に「天才」というレベルにまで人を
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