グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」（PDF）を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
id:tsubosakaに教えられて東大へ。Web上での告知は工藤さんのつぶやきだけだったのですが、最後に挙手をしてもらっていたのを見るに、他にも他大学や社会人の方がいらしていたようです。内容的には1/30に行われた大阪での講演と同じもので、詳しいレポートも上がっているのですが、自分の目で見て話を聞くとやっぱり情報量が違うな、ということが分かりました。 本の虫: Google日本語入力の技術講演会Google Tech Talk in Osaka に出るために梅田まで - 生駒日記以下、適当なメモ。 IMの一般的な紹介 キーバインドとかやたら多いというのは、私もSocial IMEの開発を初めてから知りました‥ 堅牢な設計について 大事なことなので３回言いますといって「IMEはクラッシュしてはならない」と６回言った（笑） 従来法は単一のDLLに実装されていた…？ MS-IMEやATOKは別
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
遂にｷﾀ - .∵･(ﾟ∀ﾟ)･∵. - ｯ!!大事なGoogleアカウントを堅牢に守りきる2段階認証プロセス日本語版がとうとう有効になりました！ Googleアカウントは、Googleのサービスを使う上でとても重要です。各種のサービスの利用設定はもとより、そこで蓄積したデータの管理はアカウントに紐づけられています。これは裏を返せば、アカウントの認証情報を取られてしまうと被害が甚大となります。Google側としてもこれを認識してユーザに認証情報を保護するよう啓蒙してきました。 でも、それには限界があって詐取に対する有効な手段として、今年2月に2段階認証プロセスが採用されました。日本語版も7月末に公開されたものの携帯電話でのコード受信が利用出来ず形だけのものとなっていました。恐らくは12月上旬ひっそりですが、とうとうこの機能が利用可能になりましたので導入プロセスを以下に紹介します。 【重要】
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