Google App Engine、Java獲得 - JRubyとRails、Groovyも動作 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Google App Engine Googleは7日(米国時間)、Google App Engineのサポート言語にJavaを追加したことを発表した。サポートされるバージョンはJava 6およびJava 5。実際の動作はJava 6仮想マシンを使っておこなわれる。このためJava 5も活用できるが、開発にはJava 6を採用した方がいいとされている。 Javaを使ってGoogle App Engineで動作するアプリケーションを開発するには、App Engine Java SDKをダウンロードして使うか、開発環境にEclipseを採用しているならUsing the Google Plugin for Eclipseの説明にしたがってGoogle Plugin for Eclipseをインストールして活用すればいい。com.google.appengineというパッケージが用意されている。
【ハウツー】XMLはもう不要!? Google製シリアライズツール「Protocol Buffer」 (1) 構造化データをバイト列に変換するための新技術 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Protocol Bufferとは Protocol BufferはもともとGoogle社内で利用されていた技術/ツールだ。今月7日にApache Software License 2.0の下、オープンソースソフトウェアとして公開されたばかりで、本稿執筆時点の最新バージョンは2.0のβ版。正式リリースが2008年8月に行われる予定だ。 Protocol Bufferは、一言で言うと、構造化データをバイト列に変換(シリアライズ)するソフトウェアである。プログラム言語中で用いられるデータ構造をファイルに保存する際や、RPC(Remote Procedure Call)でデータをやり取りする際などに用いられる。 同様の目的で用いられる技術としては、XMLやJavaのオブジェクトシリアライズなどが挙げられる。ただし、Protocol Bufferは、そうした類似技術と比較して、以下のような特徴を備
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
「Google Collections Library」でJavaのコレクションを補完する：CodeZine
はじめに 何年も前のことですが、私が初めてJavaに興味を覚えた理由の1つは、Javaプラットフォームに標準でコレクションライブラリが組み込まれていたからでした。当時、C++の世界ではまだSTL（Standard Template Library）が定着しておらず、開発者たちは適当なコレクションライブラリを購入して利用するか（Rogue Waveが流行っていました）、自分の手でライブラリを書くしかありませんでした。正確な数は忘れましたが、私自身も、さまざまな目的でさまざまな種類のプリミティブやオブジェクトの連結リストを実装しました。さらに、もっと複雑なコレクションや平衡2分探索木、ハッシュテーブルなども自分で実装しました。そのようにしてソフトウェア工学の原理を絶えず意識することは決して無駄なことでありませんでしたが、生産性を考えるとそうとばかりも言えませんでした。 しかし、Javaによって
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