ニュースリリース・プレスリリース配信サービスの株式会社ニューズ・ツー・ユー
「News2uリリース」サービス終了のお知らせ「News2uリリース」は、2020年6月30日をもちましてサービスを終了させていただきました。 長年にわたりご愛顧いただき、ありがとうございました。 「News2uリリース」は、国内初のリリースポータル「News2u.net」とともに、企業・団体のニュースリリース・プレスリリースをさまざまステークホルダーへダイレクトに届けるネットPRサービスとして、2001年のサービス開始以来、約20年にわたり多くの皆様のご支援をいただき運営を続けてまいりましたが、2020年6月30日（火）をもちまして両サービスを終了いたしました。 これに伴い、情報サイト「ネットPR.JP」も終了いたしました。 長年にわたりご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 今後ともニューズ・ツー・ユーグループを宜しくお願い申し上げます。
優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
RubyでHadoopをラップ、分散処理ツールキットが登場 － ＠IT
2009/05/12 米新聞社大手のニューヨーク・タイムズは5月11日、Rubyによる大規模分散処理のツールキット「Map/Reduce Toolkit」（MRToolkit）をGPLv3の下にオープンソースで公開したと発表した。MRToolkitは、すでに稼働しているクラスタ上のHadoopと合わせて使うことでRubyで容易にMap/Reduce処理を記述することができる一種のラッパー。処理自体はHadoopが行う。すでにHadoopを使っているユーザーであれば、中小規模のプロジェクトに対して、すぐにMRToolkitを適用可能としている。 デフォルトで有用なMap、Reduceの処理モジュールが含まれていて、数行のRubyスクリプトを書くだけで、例えば膨大なApacheのログからIPアドレス別の閲覧履歴をまとめるといった処理が可能という。独自にMapやReduceの処理を定義することも
Hadoopで、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
アクセスログから検索キーワードを抽出
アクセスログ解析ソフトは検索キーワードを抽出してくれるものが多いのですが、このアルゴリズムというかパターンはどうなっているのかと思って探ってみました。 読んだコードは Vistors です。C言語で書かれています。 まずは Referrer を取り出す アクセスログに検索キーワードが隠れているのは Referrer の部分です。 まずはこいつをどうやって抜き出すかですが、たいして難しいことはありませんので、これは Visitors に頼らなかったです。 awk でも python でも良いのでデリミタを指定して簡単に行をワードへ分割できる言語を使ってください。 自前のアプリケーションでもログを行単位に取り出して分割するロジックを書けば良いだけです。 サンプルコード: AWK で Referrer を抽出する Apache の combined のアクセスログから AWK で Referre
jQueryを使ったストレッチする背景画像 – creamu
背景に大きくビジュアルを使いたい。 そんなときに参考になるのが、『Image Now』。jQueryを使った、背景画像がストレッチするサイトです。 jquery.backstretch.jsが使われていて、width:1024pxの画像が、ブラウザサイズに合わせて伸縮しますね。Flashサイトでなくてもこれができるのはいい感じ。 画像がランダムに切り替わるんですが、それはfunctionでJavaScriptが書かれています。 デザインも設計もクールなサイトなので、一度見てみてください。 Image Now LADの新作のレザーバッグを購入。前のが破れてしまって新しいのがほしかったので、ちょうどいいのが見つかっていい感じ。ふとボッテガ ヴェネタのも気になって見に行ったんだけど、結構するしまだいいかな、と見送りました。でもデザインも質もものすごくいいですね。 あとFenderロゴ入りの帽子も
一人ブレストの技法 ～アイデアを「選別」する～ | シゴタノ！
前回はいくつかの発想法を紹介しました。慣れてくれば、アイデアを生み出すことはそれほど難しくないはずです。 「発想は、既存のアイディアの組み換えで生じる。模倣なくして創造なし。」 これは、野口悠紀雄氏の『「超」発想法』の第一原則ですが、この原則に従えば既存のアイディアをたくさん引き出しに入れておけば、新しい発想はいくらでも作り出せることになります。そうなると別の問題がでてきます。 「どの発想を選択すればいいのか？」 今回はこれについてすこし考えてみたいと思います。 猿はシェイクスピアになれるのか 「猿とタイプライタ」のお話はご存じでしょうか。以下は野口悠紀雄氏の『「超」発想法』よりの一節です。 猿はタイプのキーをでたらめに叩くから、打ち出されたもののほとんどは、意味をなさない。しかし、なかには、偶然の結果として、意味がある文章も出てくるだろう。偶然に偶然が重なって、シェークスピアの名文句がた
一人ブレストにおける発想法の4つの型 | シゴタノ！
ひと口にアイデアと言っても、それを生み出すための方法は一つではありません。古今東西さまざまな発想法が生み出され、そして改良を加えられています。 あまりにもたくさんの発想法が存在するので、これからそれを学ぼうと考えている人にはややとっつきにくい印象を受けるかも知れません。しかし、眺めてみるとこういった発想法はいくつかの分類に分けることができます。ある種の「型」がそこには存在しているといってよいでしょう。 今回はアイデアを生み出す方法を４つの型に分類し、それぞれの発想法についても紹介したいと思います。 深める ある種の物事について、突き詰めて考えていくのが「深める」です。一時的な思いつきをそのまま使うのではなく、「そもそもこれは一体何を意味するのか」といった本質的な問いかけをするのがこの型です。実際的なアイデアよりも、問題提起について考えるときに使われることが多いでしょう。 代表的な発想法とし
時々見かけるラテン語をリストにしてみた
[A][B][C][D][E][F][G][H][I][J][L][M][N][O][P][Q][R][S][T][U][V] A a posteriori - 結果から考えると a priori - 原理からすると、自明な ab initio - 第一原理、初めから語る （原義「はじめから」） ab ovo usque ad mala - 最初から最後まで（原義「卵からリンゴまで」、ローマ人の食事は卵で始まり、デザートはリンゴで締めくくられた） actus reus - 犯罪行為、違法行為 ad colligenda bona - 臨時の遺産管理、 遺産管理人任命前の遺産の管理 ad hoc - その場限りの、特にこの問題について ad hominem - 人に対しての、主張する者に関して ad idem - 同じ点について ad quod damnum - 損害に応じて、損害に応じた
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