「まずチャートを決めてから集計を決める」という視点の重要性について - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 本ブログでは，可視化についてその手法やツールの紹介に関する記事をたくさん出しておりますが，今回は従来と異なった可視化手法を紹介することで多くの分析者に新たな考え方を提供できればと思っています。 従来の可視化方法について すごく当たり前の話ですが，可視化ツールというのは分析・集計された結果テーブルをインプットとして読み込むことで手続きが進んでいきます。可視化のためのチャートは非常に多く，ケースバイケースでその結果テーブルを最適に表現してくれるものを選ぶことになります。 しかしこの可視化というのはその表現方法があまりにも多いために，適切なチャートを選ぶのに苦労したり，意図したチャートで表そうとしても結果テーブルがそれにフィットしない項目で出されていたりと，それなりに苦労がありました。 そういった可視化の困難さに立ち向か
Peter Bourgon · Go: Best Practices for Production Environments
(This was originally a talk at GopherCon 2014. Find the slides here, and the video here.) (This article has been updated for 2016.) At SoundCloud, we structure our product as an API with many clients. That is, our main website, mobile client, and mobile apps are all first-order clients of a single main API. Behind that API is a universe of services: SoundCloud operates basically as a Service-Orien
Takazudolog - Grunt v0.4.0 での変更点
Grunt がめでたく version 0.4.0 になりました。version 0.3.xからの変更点をざっくり。自分で昔書いたタスクを書きなおす上で必要だったことのみですけど。 箇条書きで書くとこんなかんじでした。 ドキュメントがめっちゃ親切になった Grunt本体はグローバルにインストールされなくなった grunt-cliのみをグローバルにインストールすればOK ビルトインのタスクは全てnpm moduleになった Grunt本家がビルトインで存在していたタスクをnpm moduleとして用意した コンフィグのファイルはgrunt.jsではなく、Gruntfile.js及びGruntfile.coffeeになった コンフィグのファイル及びタスクはCoffeeScriptで書いても良くなった タスク内でイベントが使えるようになった テンプレート機能が改善 registerHelperが
［CEDEC 2012］「ドラゴンクエストX」における開発進捗管理法とは？ セッション「大規模開発のプロジェクト管理 〜ドラゴンクエストXにおけるマネージメント事例〜」レポート - 4Gamer.net
［CEDEC 2012］「ドラゴンクエストX」における開発進捗管理法とは？ セッション「大規模開発のプロジェクト管理 〜ドラゴンクエストXにおけるマネージメント事例〜」レポート ライター：大陸新秩序 2012年8月20日から22日にかけて，神奈川県内のパシフィコ横浜にてCEDEC 2012が開催されている。本稿では，開催初日に行われたセッションから「大規模開発のプロジェクト管理 〜ドラゴンクエストXにおけるマネージメント事例〜」の模様をレポートしよう。 「ドラゴンクエストX 目覚めし五つの種族 オンライン」公式サイト スクウェア・エニックス 開発部 ドラゴンクエストＸ デザインセクションマネージャー 荒木竜馬氏 本セッションの講師を務めたのは，スクウェア・エニックス 開発部 ドラゴンクエストX デザインセクションマネージャー 荒木竜馬氏だ。荒木氏は，「ドラゴンクエスト」シリーズや「FINA
NoSQLデータモデリング技法
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
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MapReduce デザインパターン (1) - めもめも
はじめに この一連のメモは、Data-Intensive Text Processing with MapReduceに掲載されている Pseudo-code を実際に Hadoop で実行可能な Java クラスとして書いてみることを目的としています。 Java のソースコードを掲載するついでに、各デザインパターンのポイントをメモ書きしていきます。 筆者は、Perl 屋さんなので、(MapReduce と関係なく）Java のコードとしていけてない所は、やさしくご指摘下さい。m(_ _)m MapReduce デザインパターンの心 MapReduce で複雑な処理を行うには、Shuffle 処理をいかに活用するかが１つのポイント。 (1) Map の出力の Key に何をつかうか (2) Reduce に渡すデータの分割方法をどうするか の２点をよく考える事で、Reduce がより有用な
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