いったい、一日に何個のフレームワークが生まれているのだろう。そんな疑問が浮かぶほど、PHPによる (Webアプリ) フレームワークの数は尋常じゃない・・・という時は過ぎ、5.3系フレームワークの開発が落ち着きを見え始めたのが昨今だ。 ま、というわけでGeneratorでルーティング書いたらえげつなくないってのかを確かめようと思って、勢いでやってみた。 コンセプト HTTP リクエストに対してレスポンス返すんだろ。リクエストパスはリクエストの一部なだけでしょ。 コードで言うと、こう <?php function() { // 左のリクエストがマッチしたらtrueを返すようにし、右のアクションを実行してレスポンスを返す yield function ($request){} => function (){return $response;}; } 特徴 PHP 5.5で動く コントローラ =
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(10): 時系列分析II―ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)の評価と将来予測 過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。(2014/9/1) ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(9): 時系列分析I ――ARMAモデルと時系列分析 システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。(2014/6/24) ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(8): 富山県民を分類してみたら……?――クラスタリング分析の手法 あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。(2014/3/19) I
HTTPアクセスログをHiveが読める書式への変換やその他必要なデータ変換などストリーム処理で行いつつ転送して最終的にHDFSに時間ごとに書き込むぜー、というシステムを作ってる途中なんだけど、だいたい部品が揃いつつあるところでいったんまとめて書き出してみて見落としがないかどうか考えてみるテスト。 実在のシステムとは異なる可能性があるので(特に後日これを読む人は)あまり真に受けないほうがよいです。あと解析処理自体はHadoop上でHiveでやるのが大前提で、そこにデータをもっていくまでがここに書く話です。 (12/1 考えた末、構成を変えることにしたのでエントリ後半に追記した。) 前提システム 既にscribeを使用したログ収集・配送・保管系がある。各Webサーバは scribeline を使用してログをストリーム転送する。 scribelineのprimaryサーバとして配送用サーバ、se
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