.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
Googleマップ・ストリートビュー的なデータから街の３次元マップが作れそうだと思っていたら、もうやっている人がいた。メモ。 やっているのはearthmine社というカリフォルニア州・バークレーにある企業。NASAのJPL（ジェット推進研究所）から出てきた技術（複数の画像から３次元位置情報を再構成）を使っているらしい。考えられる用途として挙げられているのは、街のインフラ管理や都市計画、災害対策や保険調査（？）など。 たしかに道幅や歩道の有無、街路樹・信号や電灯の位置等も含めた定量的な３次元位置情報があるなら、たとえば事故・犯罪が起きやすい場所に隠れた共通点を探し出す等のことが出来るようになるのかも。都市工学をやっている人にとっては宝の山に見えるのでは。身近なところではカーナビの経路設定に使うとか（車幅・車高から考えてこの道は通れないと判断する、等）。 (３次元位置情報があるので、もちろんサ
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