グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」について - Qiita
3.結果を見てみる このHotspotsの下に出力されている左の数値がバグが起こりやすい度合いを表すスコア、右が対象のファイルになる。 メチャクチャ簡単に導入できるので、 リファクタやコードレビューなどで目星をつけるという意味では有用なツールな気がしました。 背景の説明 googleでは、チェックイン前にユニットテストやコードレビューが行われているが、コードが大量になってくると、ユニットテストやコードレビューをすり抜けたバグも少なからず発生してします。 googleではこの問題に対処するために、独自の「バグ予測アルゴリズム」を採用して、コードの品質向上を図っているらしいので、そのアルゴリズムについて調べてみました。 ソフトウェアなどのバグ発見手法には、「ソフトウェアメトリクス」というものがあります。 ソフトウェアメトリクスの特徴 ソースコードを静的に分析 モジュールや関数の行数、ネストの深
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
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム
