軽い気持ちで投稿したら、思わぬ反響を頂いたこの話。 賛否両論で色々な意見を頂きました。 問題点も含めてある程度メリット・デメリットが見えてきたので、最後にまとめてみます。 ブコメ、Twitterで色々と意見を頂いた方々ありがとうございました。 この場を借りてお礼申し上げます。 前回までのおさらい クライアントとサーバー間で何らかのデータの受け渡しをする時に、 よく使われるフォーマットとしてJSONやXMLがあります。 構造がシンプルなテキストで汎用性が高いため、あらゆるプラットフォーム間の差異を吸収するフォーマットとしてメジャーな存在です。 モバイルアプリも例外ではないのですが、JSONなどを使わずにSQLiteのDBファイルを直接渡してやりとりするというのが先日書いた記事です。 SQLiteはクロスプラットフォームな上に1ファイルで完結するので、1つのファイルで様々なプラットフォームから
内部ツール（僕らでいえば256interns.comとか）は管理画面作らずGUIアプリで変更とか結構便利です。とはいえ、railsなどのアプリ側のみでvalidationしてると不整合が起きるので要注意。これ前提で制約追加するのもいいかも？ Sequel Pro MySQLのGUIクライアント。これを教えてもらって訝しげに使ってみたんですが、今風のMacの使い勝手で使えるのがすごく気に入っちゃいました。 SSL経由やsshで入ったサーバー踏み台にしての接続も一発できて便利。 PG Commander PostgreSQLのGUIクライアント。Sequel Proに比べると使い勝手は良くないけど、HerokuのDBに接続できる！これがデカイ。 接続先のブクマを５個以上保存しておくにはLisenceを買う必要があります。Herokuを多用するから５個あっという間に超えちゃうので買いました。 B
概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
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