Hive User Meeting August 2009 FacebookAI-enhanced description The document discusses Hive, an open source data warehousing system built on Hadoop that allows users to query large datasets using SQL. It describes Hive's data model, architecture, query language features like joins and aggregations, optimizations, and provides examples of how queries are executed using MapReduce. The document also co
GitHubなどに自分のツールやライブラリを公開するとき，README.mdは重要な役割を担っている．レポジトリを訪れたユーザが自分のツールを使ってくれるか否かの第一歩はREADME.mdにかかっている，と言っても過言ではない．実際自分が使う側になったときも，まずREADME.mdを読んで判断していると思う． 成功しているプロジェクトを参考にしつつ，自分が実践していることをまとめておく．ここに書いていることはあくまで（自分の中で）最低限的なものである．プロジェクトが成長していくにつれてREADMEはあるべき姿に成長していくべきだと思う． READMEの役割 README.mdには大きく2つの役割がある． プロジェクト，ツールの使い方，インストール方法 プロジェクト，ツールの宣伝 元々READMEは前者の役割しかなかったが，GitHubの仕組み上，後者の役割も徐々に重要になっている． さらに
Amazon DynamoDBを使う機会があったので メモ書きと雑感を書き残してみます。 なんか間違ってたらツッコミ欲しいです。 Amazon DynamoDBとは ざっくりと噛み砕いて説明すると 「SSDでめちゃ速くて勝手にスケールしてくれるKVS」 ですかね。 詳しくは公式ドキュメントを。 http://aws.amazon.com/jp/dynamodb/#access_model_api_overview DynamoDBのデータ構造 DynamoDBは「テーブル単位」で管理します。 最初にテーブル名／主キー名／スループットなどを決定してテーブルを作成します。 Rowデータには連想配列っぽい感じでなんでも入れられます。スキーマレスってやつですね。 また、格納できるデータ型については「数値型」「文字型」です。 テーブルキーのアクセスモデル DynamoDBではテーブルを作成するときに
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