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はじめに Fluentd Casual Talks #3 で norikra の作者である @tagomoris さんのお話を伺ってからずっと試したいと思っていてやっと試せたのでアウトプット。 参考 Norikra 0.1を使ってみた Norikraで遊んでみた fluent-plugin-norikra #fluentdcasual Norikra in action http://esper.codehaus.org/ 5.1. EPL Introduction 5.2. EPL Syntax norikra とは 自分の認識、でも百聞は一見に如かず ちゃんと理解出来ていないけど...以下のような認識でいる。 ログ等のストリームデータを SQL ライクなツールを使って検索出来るツール 例えば、fluentd で処理しているログに対して SQL に似た感じの検索クエリを投げて結果を処理出
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か? 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery(Googleクラウドの大規模クエリサービス)について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。(Fluentd Meetupでの)プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる(これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも)。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
intro 先日の Go のカンファレンス GoCon で、 Go の並行処理周りについて発表させて頂きました。 Go Conference 2013 spring - connpass 具体的には Goroutine や Channel の話ですが、これらの機能は結構面白くて、いじって遊んでるだけでもわくわくします。 Go の並行処理は、設計方針がわりと特殊だと思うのですが、設計がシンプルなので分かるとそこまで難しくはないです。 (使いこなすのは、経験が必要そうですが) 今回話すにあたって色々調べましたが、発表時間の都合上省いたものもあるし、質疑応答で聞かれて応えられなかったこともあるので、 ここでまとめて置こうと思います。 発表資料 今回の発表資料はこちらです。 このブログの内容は、これをベースにします。 http://jxck.node-ninja.com/slides/gocon-
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