皆さん、お久しぶりです。長らくブログの更新が止まっていたのは、少し大きな仕事をしていたためです。ジョー・セルコ『プログラマのためのSQL 第4版』の翻訳。これに集中するため、ブログもやらずTwitterもやらず（こっちはちょっとやってしまった）頑張っておりました。 長かった。 本当に長かった。 原著が800ページ以上あるうえ内容も簡単ではないので、もともと楽な仕事とは思っていませんでしたが、いや大変でした。ですが無事今月刊行とあいなりました。すでにAmazonはじめオンラインショップでも予約受付を開始しています。あらかじめ言っておきますが「表紙のおっさん誰？」という質問は私にはしないように。私も答えられないので（笑）。 さて、本書の内容を紹介する代わりに、少し長くなりますが訳者前書きを引用します。購入するか判断の参考にしていただければと思います。なお、実行環境としては前書きでも書いています
Work LifeThe 5 key software metrics top leaders can no longer ignore
Tweet Nowadays Python is probably the programming language of choice (besides R) for data scientists for prototyping, visualization, and running data analyses on small and medium sized data sets. And rightly so, I think, given the large number of available tools (just look at the list at the top of this article). However, it wasn’t always like this. In fact, when I started working on my Ph.D. back
Tuning Spark Data Serialization Memory Tuning Memory Management Overview Determining Memory Consumption Tuning Data Structures Serialized RDD Storage Garbage Collection Tuning Other Considerations Level of Parallelism Parallel Listing on Input Paths Memory Usage of Reduce Tasks Broadcasting Large Variables Data Locality Summary Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark prog
We’ve made the very difficult decision to cancel all future O’Reilly in-person conferences. Instead, we’ll continue to invest in and grow O’Reilly online learning, supporting the 5,000 companies and 2.5 million people who count on our experts to help them stay ahead in all facets of business and technology. Come join them and learn what they already know. Become an O’Reilly online learning member
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
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Java Concurrency in Practice - Summary
My Talk on Spark at AMPCamp 2012