VirtualBox + CentOS の CPU 使用率を下げる - digitalbox
VirtualBox はとってもいい感じなんですが、CentOS 起動中はやけに CPU 使用率が高いのが気になります。RH 系の Linux ではカーネルオプションを設定すると改善されるそうなので試してみました。 /boot/grub/grub.conf でカーネルオプションを指定します。 title CentOS (2.6.18-194.3.1.el5) root (hd0,0) kernel /vmlinuz-2.6.18-194.3.1.el5 ro root=/dev/VolGroup00/LogVol00 rhgb quiet divider=10 initrd /initrd-2.6.18-194.3.1.el5.img divider=10 という記述がキモのようです。これは、カーネルのタイマー割り込みのタイミングをデフォルトの 1000MHz の 1/10、つまり 100
tenshiでサーバ上のログファイルを効率良く監視 - Masatomo Nakano Blog
tenshiとは サーバ上のログファイルは、ただ記録しておいて問題があったときの調査に使うだけではなく、リアルタイムで監視することでアプリケーションやサーバの不具合の早期発見をすることができる。問題が表面化する前に対策を行なうにはログの監視が不可欠だ。 しかし、サーバは、種類も数もどんどん増えていくものだし、それに合わせログファイルの種類も量もどんどん増えていく。全部見るのはもちろん不可能だし、適当に通知をしてもメールボックスを溢れさしてしまうことになり、結局は無視することになってしまい意味がない。 そこで、賢く効率的に監視するために tenshi というツールが非常に便利に使える。 このツール、最近しばらく使っていなかったのだが、最近会社で再び使い始め、便利さを再確認したので紹介してみる。知る人は知るツールだと思うけどいまいちマイナーなのかな？ tenshiは、元々はGentoo Lin
Googleエンジニアから学ぶ、ハッカーになるための勉強法 - 久保清隆のブログ
Debian Project／Google ソフトウェアエンジニア鵜飼文敏さんの講演動画を見たのでまとめ。 内容は、フリーソフトウェア、オープンソフトウェアのハッカー、Google内のハッカーがどのようにソフトウェアを作っているか。 少し前の講演だけど、ハッカーを目指す上で非常に参考になった。 ハッカーの特徴 ハッカーとは Hacker ethic ハッカーのソフトウェアの作り方 ハッカーの開発スタイル 手順 要求仕様 設計 実装 テスト デバッグ チューニング ハッカーに近づくには 必要な知識 知識の習得の仕方 ハッカーと仕事をするときの問題点 その他に紹介されていた書籍 感想 参考 ハッカーの特徴 普通の人をはるかに上回る高い生産性 高品質のソフトウェアを作りだす ハッカーとは ハッカーズ大辞典によると、 プログラム可能なシステムの細かい部分を探ったり、その機能を拡張する方法を探求した
【レポート】Xmarksにかわるブックマーク同期サービス10 | マイコミジャーナル
SitePoint: New Articles, Fresh Thinking for Web Developers and Designers ブックマーク同期サービスXmarksがサービスの終了を発表したことで、既存のXmarksユーザは代替えを探す必要に迫られている。Google ChromeブックマークやFirefox Syncと異なり、Xmarksは複数のブラウザの間でブックマークの同期を実施できたという特徴がある。またブックマーク以外のデータも同期可能であったため、複数のOSで複数のブラウザを使うようなユーザにとって、Xmarks以外の代替え案を探し出すのはなかなか大変だ。 こうした場合に参考になる記事がSitePointに10 Xmarks Alternatives for Bookmark Syncingとして公開されている。Xmarksに代わるブックマーク同期サービスを紹
MapReduce デザインパターン (5) - めもめも
"Inverted Indexing" を行います。これは、文書番号がついた複数の文書がある時に、単語から文書を検索するための辞書を作成するものですが、最も簡単な辞書としては、 (Key, Value) = (単語, その単語を含む文書の文書番号のリスト） というデータの集まりが考えられます。この時、Value 部分のリストは、文書番号の順にソートされているものとします。 ※ もう少し実用的な例としては、（文書番号, 該当文書のページランク）というタプルのリストを Value に保存して、ページランクでソートしておくなどが考えられますが、ここでは、簡単のために文書番号だけで考えています。 例えば、Map 関数で文書中の単語をスキャンして、(Key, Value) = (単語, 文書番号) というデータを出力すると、Shuffle 処理によって、Reduce 関数には、自動的に (Key,
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