Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

リアクティブプログラミングは、「時間とともに変化する値」＝「振る舞い」同士の関係性を記述することでプログラミングを行うパラダイムです。 GUIなどのようにインタラクティブなシステムや、シミュレーションやアニメーションのようにダイナミックに状態が変化するようなシステムを宣言的に記述することができます。 これらの「変化する状態」や「外部とのやりとり」が支配的なシステムは、純粋関数型言語が、その強みを発揮しにくい部分でもあります。 本稿では、リアクティブプログラミングが副作用を含む系を宣言的に記述することを可能にし、状態の管理という厄介な問題からプログラマを開放する可能性があることを示したいと思います。 （割と独自研究に基づく解釈ばかりなのでその点ご了承ください。あと例としてでてくるコードは、Pythonベースの擬似コードで具体的なライブラリに基づくものではありません。） Why Reactiv

Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン

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Wikipediaといえば世界で第5位の訪問者数を誇る巨大サイトですが、システム運営に携わる人間は世界でわずか6人、しかもこれはボランティア込みという恐るべき少人数で、第4位のFacebookのサーバ数が3万台を超えているのに対して、Wikipediaはわずか350台で運用している……などというような感じで、知られざる今のWikipediaの実態が「KOF2010」にて本日行われた講演「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」で明かされました。 登壇したのはWikipediaを運営するWikimedia財団のエンジニアであるRyan Lane氏で、100席ある座席は満席になり、隣の中継の部屋まで人があふれているほどの盛況っぷりで、語られる内容もなかなか参考になることが多く、今後のGIGAZINEサーバにも活かせそうな内容でした。 というわけで、「Wikipedia

appengine ja night11で紹介した裏技１について、もうちょっときちんと測定した結果を書いときます。 limit無し測定で使ったプログラム List<Key> keys = null; log.info("log 0."); keys = Datastore.query(getMeta()).query().asKeyList(); log.info("limit無し. :" + keys.size()); limit有り測定で使ったプログラム List<Key> keys = null; log.info("log 0."); keys =　Datastore.query(getMeta()).query().limit(110000).asKeyList(); log.info("limitあり. :" + keys.size()); データ件数100,450件での測定結

大規模分散処理のフレームワークとしてグーグルが開発したMapReduce処理や、そのオープンソース実装であるHadoopが急成長し、ビジネスの分野での商業利用が立ち上がり始めていることは、Publickeyでも何度か記事で紹介してきました。 Hadoopを表計算のように使える「InfoSphere BigInsights」、IBMが発表 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 Hadoopは企業のための新たな情報分析プラットフォームとなる、とCloudera グーグルがBigQueryの開始を発表し、IBMも大規模処理のエンジンとしてHadoopを採用、AmazonクラウドでもHadoop処理を行う「Amazon Elastic MapReduce」サービスを提供していることから分かるように、Hadoopはクラウドでの大規模

こんにちは。開発部最後の良心、mikioです。今回はLua処理系の並列化とそこでのKyoto Cabinetの利用法についてご紹介します。 サーバサイドスクリプティングといえばLua Kyoto CabinetのLuaバインディングは後回しにしてKyoto Tyrant的なサーバの設計を進めていたのですが、やはりそのサーバにもスクリプティング機能を持たせたくなりました。つまり、サーバがデフォルトで提供する機能群だけでなく、ユーザがスクリプト言語で記述した任意の機能を追加して利用できるようにするということです。 Tokyo TyrantではLua拡張と呼ばれる機能を用いてそれを実現しています。サーバの起動時にLuaのスクリプトを記述したファイルを読み込ませて、そこで定義した関数をリモートから呼び出せるようにしています。そこで実行されるLuaの処理系にはTTが管理するデータベースを操作するため

こっちは本物のMapReduceだ！ グーグルがAppEngine-MapReduceをオープンソースで開発中 グーグルはGoogle App Engine上でMapReduce処理を実現するオープンソースを開発中だと、先日行われたイベントGoogle I/Oで明らかにしています。プロジェクトのホームページもGoogle Code上に「appengine-mapreduce - Project Hosting on Google Code」として公開されています。 Reduce処理やJava版はこれから 1つ前の記事「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」では、グーグルがSQLライクな命令を用いて大規模データ処理のサービスを提供することをお伝えしました。 記事でも書いたとおり、これは内部でMapReduceを使っているかど

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

http://d.hatena.ne.jp/shokai/20100220/1266646461 をgearmanで並列化した upload-worker.rb #!/usr/bin/env ruby require 'rubygems' require 'gearman' require 'aws/s3' BUCKET = "your-bucket-name" GEAR_TASK = 'upload-awss3' if ARGV.size > 0 (ARGV.first.to_i-1).times do pid = fork break if !pid puts "fork pid:#{pid}" end end AWS::S3::Base.establish_connection!(:access_key_id => "your-key", :secret_access_key =>

The document contains charts and graphs showing performance test results for different key-value store systems. A line graph shows the number of requests per second for Viver, Runes and V-Field systems with varying request sizes. Another set of line graphs show the latency percentage for different request sizes on two systems. The document also includes URLs and diagrams showing the architecture o

本日、並カンにてLock-freeアルゴリズムについて発表しました。発表資料は以下になります。 なお、今回の発表で割愛したメモリバリアの詳細については、以下の発表資料を参照ください。 そろそろvolatileについて一言いっておくか また、Hazard pointerやタグ付きポインタを使用したサンプルコードを以下に置いています。こちらも参考にどうぞ。 yamasa/lockfree - GitHub マルチコア時代のLock-free入門View more presentations or Upload your own.

まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed

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分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装