また、データの全件処理、特にI/Oの性能が求められる多重のバッチ処理にはMapReduceが新たな選択肢として加わります。MapReduceはデータインデックシングや非構造化データの前処理（ETL、クレンジング）への適用が有名ですが、より汎用的なバッチ処理のインフラ技術[3]として適用範囲が広がっています。 こうした技術の選択肢の中で、特にスケールさせるためにはデータを分割し、分散配置させることと、データの配置場所に処理を持っていくこと、つまり、シェアードナッシングのデータベース技術がアプリケーションアーキテクチャーに大きな影響を及ぼしています。 非構造化データを含めた大規模データ分析はMapReduceで実行し、その結果の集計やレポート機能にRDBを利用して分析結果の可視化をするのが現在は主流となっています。しかし、この方法は十分に全体最適化がされてなく、データ転送コストの無駄が発生して
未だに半年前のエントリにブクマされるみたいなので、もう少しjavascriptについて書いてみる。 今回は大規模化開発におけるJavascriptの注意点とかそういうの。当てはまらない環境の方もいます。(しかも基本的な事だらけで大したことは書いてないです) ほぼリッチクライアントを主目的としたjavascripterとコードを対象とします。 どちらかというと、ライブラリを提供する側の視点から 1.ログを出力せよ あなたが書いたコードは遅い、と必ず言われます。なので言われる前から、自分の書いたコードの処理時間をログするようにしましょう。 次のような処理時間を計測するロガーを作ります。 var TraceLog = function (){ this.startTime = -1; var outer = document.getElementById('_outer'); if(oute
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