naveでNode.jsのバージョン管理＆イベントループ詳説
naveでNode.jsのバージョン管理＆イベントループ詳説：node.jsでサーバサイドJavaScript開発入門（2）（1/3 ページ） 前回のおわび 前回の「サーバサイドJavaScriptの本命「node.js」の基礎知識」をご覧いただいた皆さま、はてなブックマークやTwitterなどでコメントをいただきました方々、ありがとうございます。話題の「Node.js」ということもあり、はてなブックマークも1000ユーザーを超えました。 私の力不足もあり、いろいろな方から指摘をいただいたので、今回は前回の補足と訂正をします。ご指摘いただきました皆さま、ありがとうございます。非常に勉強になります。 「nave」で簡単！ Node.jsのバージョン管理 前回の記事で、Node.jsと「npm（node package manager）」のインストールを説明していますが、以下のような問題があり
Chef、Vagrantに興味があるけどRubyをやったことない技術者が最低限知っておいた方がいい知識 まとめ | DevelopersIO
Chef、Vagrantに興味があるけどRubyをやったことない技術者が最低限知っておいた方がいい知識 まとめ 最近、ChefやVagrantを勉強し始めたのですが、設定がRubyで記述されているため私は「たのしいRuby」を読んで勉強することにしました。 私は元々Rubyに興味があったのでいいのですが、Ruby知らないしそのために勉強するのは大変だから手を出すのをやめとこう、と思う人がいるかもしれないのでこれだけ知っていればある程度読めるのではないか、というポイントをまとめました。 まったくプログラミングをしたことない方には説明するのは無理なのでプログラミング経験があり 条件分岐、ループ、クラス、メソッド、文字列 が何か分かるくらいの方が対象です。if文、for文など他の言語でもあるようなものは省いていきます。 真面目にRubyを勉強したい方は下のアフィリエイトから「たのしいRuby」を
Apache Kafka 概要（Design）和訳まとめ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。ようやく１ページ全てまとめ終わったので、 最後にまとめ投稿として投稿しておきます。 尚、ページは下記です。 http://kafka.apache.org/07/design.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 1.何故Kafkaは作られたのか？ 元々はLinkedInのActivity StreamとData Processingをパイプライン式に繋ぐために開発されたプロダクト。 最近はTumblr、DataSiftといった企業でも使用されている。 → SNSや、複数のサービスの情報を統合するようなシステムで使われているようです。 ここでいうActivity Streamとは Webページで閲覧、検索、リンク設定などを行う活動全般を指す。 これらのデータは通常のシステムならば、ログファイルとして出力し、後で別途解析に用いられる。 もう一つ言葉を定義する。 Operational
Apache Kafka 0.8.0の新機能／変更点 - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。最近Clojureのお勉強投稿ばかりでしたが、Kafkaについて肝心なことを見落としていたので記述しておきます。 Kafkaは現在0.8.0が最新バージョンで開発が進められています。 かつ、0.8.0で大きく信頼性が向上しているようなので、実際何が新しくなったかをまとめておきます。 パーティションのレプリカ機能の追加 Kafkaは今まではKafka Brokerプロセスが落ちると該当のBrokerが保持していたパーティションは消滅していた。 だが、0.8.0系以降は「設定でレプリカ数を１にしない限りレプリカを確保する」という動作となる。 ＝＝＝＝＝ 尚、Kafkaのレプリカ機能はCAP定理で言えばなんとCP型。 「ネットワーク分断」という障害はほぼ発生しないとして割り切るアプローチを取っています。 ＝＝＝＝＝ ProducerとConsumerプロセスのレプリカへの対応 Kaf
Apache Sparkってどんなものか見てみる（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
Apache Spark Streaming＝大規模準リアルタイムストリーム処理？ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Sparkについて調べてみよう企画第２段（？）です。 １回目はまずSparkとは何かの概要資料を確認してみました。 その先はRDDの構造を説明している論文と、後Spark Streamingというストリーム処理基盤の資料がありました。 とりあえず、そんなわけで（？）お手軽に概要がわかりそうなSpark Streamingの方を調べてみました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark Streaming」（http://spark.incubator.apache.org/talks/strata_spark_streaming.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Spark Streamingとは何か？ 大規模ストリーム処理フレームワーク ・100オーダーのノードにスケールする ・秒単位のレイテンシで処理を実行可能 ・Sparkのバッチ
Apache Kafkaってそもそも何か確認してみます（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんばんは。 最近Stormを調べていると、 データ取得の手段としてApache Kafkaとの連携が記述されています。 そのため、とりあえず何ができるか、の概要を調べてみました。 最初はFlumeを使おうかとも思ったんですが、 下記のようなモデルの祖語もあり、とりあえずApache Kafkaについて調べてみようという。 FlumeはCollectorSinkからデータソースに投入するPush型 StormはSpoutに対して自分からデータを取得しに行くPull型 → 上記の関係上、Flumeが取得したデータを一時的に蓄えるものが必要になります。 ・・・Listener仕掛けてキューに入れるとかですね。 それをKafkaを使えば不要かなぁ、と思って確認しています。 1.何故Kafkaは作られたのか？ 元々はLinkedInのActivity StreamとData Processingを
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