グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
Google App Engine + Githubで静的サイト管理·DryDrop MOONGIFT
静的コンテンツのWebサイトを管理する場合、どうしても面倒でバージョン管理なんてしていられないと思ってしまう。そのため、単なるフォルダにHTMLや画像、CSSファイルなどを入れて作ってしまいがちだ。最初はよくとも、後々変更したり改修しているとバージョン管理しておけば良かったと気づくかも知れない。 管理画面 だがバージョン管理用のサーバを立てたり、デプロイしたり…そんな面倒なことはしたくない。そこで使ってみたいのがDryDropだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはDryDrop、Google App Engine（GAE）とGithubを使った静的コンテンツ管理システムだ。 DryDropはGAEを使いながら、動的ではなくあえて静的なサイトを管理するというシステムだ。さらにそのコンテンツをGithubで管理する。DryDropの管理画面ではGithubのコンテンツ配置場所を指定し
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