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MessagePackを使ったデータ分析のすすめ - Qiita
MessagePackはTreasure Dataの古橋さんを中心として提案・実装されているデータのシリアライズフォーマットで、fluentdが互いにデータ通信をする際のフォーマットとしてよく知られていると思います。個人的にはこれをデータ分析をする際のデータの保存に活用することが多く、この記事はその手法の紹介になります。 なお、記事はなるべく正確に書くよう努めていますが、データ分析などについてはわりと素人なのでご指摘・コメントなどは歓迎です。 MessagePackを使って何をするのか やりたいことは、分析をするために取得したデータをMessagePack形式にしてファイルに保存し、分析時にそのデータを読み出す、それだけです。 通常、データ分析などをする場合はデータベースなどに一度格納してから分析を実施するのが王道だと思われますが、以下のようなケースではMessagePack形式での保存・
The Hyve - The Hyve
In recent years, the amount of programmable and affordable wearable sensors has increased enormously. Medically-inspired wearable devices such as the Empatica E4 can be read out with any phone. Smart watches can even send fitness data directly. For patients with Parkinson’s disease, or someone suffering from epilepsy, multiple sclerosis or depression, these wearable devices provide enough informat
(レポート) MongoDB勉強会：MongoDB v3.4新機能と遅いときの切り分け方法 | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。 12/14（水）に開催された、MongoDB勉強会に参加してきましたのでレポートします。 告知ページ | MongoDB中級編：MongoDBが遅い時の切り分け方 主催はクリエーションライン株式会社様で、以下の2テーマで行われました。 MongoDB v3.4 の新機能について：クリエーションライン株式会社 CSO 鈴木 逸平 様 MongoDBが遅いときの切り分け方法：渡部 徹太郎 様 レポート 開催にあたって、本勉強会の位置付け/主旨の説明がありました。 MongoDBが普及してきた。 すでにMongoDBを知っている人向けにトリッキーな所に着目してイベントを開催したい。 入門レベル/概要的な内容は、MongoDBだけではなく他のNOSQLを含めて比較する内容でやるべき。 MongoDB v3.4 の新機能について 2016/6にMongoDB World開催
MongoDB超入門 - Qiita
MongoDB勉強中です、間違っていたらすみません。 目次 MongoDBの特徴 コマンド一覧 JavaScriptシェルのサンプル コレクション ドキュメント クエリセレクタ インデックス レプリケーション シャーディング MongoDBの特徴 ドキュメント・データベース NoSQL BSON B-treeインデックス 1コレクションに対し最大64個 http://blog.h13i32maru.jp/entry/2012/07/01/000000 速度と耐久性 レプリケーション シャーディング キャッシュ機構の充実による高パフォーマンス データをメモリにキャッシュする仕様 memcachedなどを導入しなくてもある程度のパフォーマンスを確保可能 BSON MongoDBのデータストレージ及びネットワーク転送フォーマットとして利用されるデータ交換フォーマット 使える型(ほぼJSON) s
MongoDBの新機能：ジャーナリングについて詳しく - doryokujin's blog
v1.8でMongoDBはジャーナリングと呼ばれる機能が新たに加わりました。今日はMongoDBのジャーナリングについて、実際にどのような処理が行われているのかを確認しながら、丁寧に見ていくことにしましょう。※なお、ジャーナリングという言葉自身、Mongoにこの機能が実装されるまで深く意識するようなことはありませんでした。解釈の部分で誤りなどがあるかもしれません、その際はご指摘していただけると幸いです。 ジャーナリングによってデータの堅牢性が格段に高まった v1.8でジャーナリング機能が追加されたことによって、シングルサーバーにおけるデータの堅牢性がさらに高まりました。ジャーナリングという言葉は主にファイルシステムの分野においてかなり前から議論され、改善が進められてきた機能です。この意味におけるジャーナリングの目的はファイルシステム全体を保護することであり、そのためにメタデータの整合性を保
HIGIS 3/ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰｼｮﾝ資料/J_GrayA.ppt
© Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 株式会社 日立製作所 OSSソリューションセンタ 2016/11/05 MongoDBで試すシャーディングの実力検証！ OSC2016 Tokyo/Fall © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 1. シャーディングとは？ 2. 性能評価 2.1 mongoimportによるデータ一括作成性能 2.2 シャード構成別検索性能 3. 運用管理 3.1 レプリケーションによるクラスタ構成 3.2 バックアップ・リストア 4. まとめ Contents 1 © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. １．シャーディングとは？ 2 © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 1. シ
PyCon 2015 - Using MongoDB and Python for data analysis p
PyCon 2017 - Two approaches to scale your processing: Task Queues and Workflows
いまさら聞けないMongoDBの基礎知識とインストール、CRUD操作の基本、モデリングツールMongooseの使い方
「MEANスタックで始めるWebアプリ開発入門」連載目次 前回の、『Node.jsのMVCフレームワーク「Express」における静的ファイル、ルーティング定義、セッション管理、エラー処理』では、サーバ側のMVCフレームワーク「Express」のいろいろな機能について紹介しました。 今回は、MEANスタックの「M」の部分、MongoDBについての概要と、Node.jsからMongoDBへアクセスする方法について解説します。 なお、本記事を見て実際にサンプルを動かしたい場合、以前の連載記事（第1回、第2回）を見て環境を作成しておきましょう。 ドキュメント指向データベース「MongoDB」とは 第1回の記事「LAMPに代わる構成として注目のMEANスタックの基礎知識とインストール、ひな型作成」でも少し触れましたが、MEANスタックアプリにおけるデータベースといえば、MongoDBです。 Mon
CouchDBとMongoDBの使い分け - モジログ
CouchDBとMongoDBをしばらく使ってみて、その使い分けのポイントがわかってきたような気がするので、ちょっと書いてみたい。 CouchDBとMongoDBは、広く「NoSQL」と総称されている非SQL型データベースのうち、「ドキュメントデータベース」と呼ばれるカテゴリを代表する２つだ。ドキュメントデータベースとは、かんたんにいうと、JSONデータ（＝ドキュメント）をそのままデータベースに保存できるというもので、従来のRDBのような「スキーマ」がない。複数のテーブルを結合（join）するという使い方をせず、一意キーの指定や比較的単純なクエリーでJSONデータを取り出す。 ここでは詳しい話には踏み込まず、２つのデータベースの違いを私の主観で、ごく大雑把にまとめてみる。 まず、それぞれの強みを私の印象で３つずつ書くと、こんな感じだ。 CouchDBの強み： １）優れた管理画面「Futon
WebベースのMongoDB管理インタフェース·mViewer MOONGIFT
mViewerはWebベースのシンプルなMongoDB管理インタフェースです。 最近はNoSQLを運用の一部に使うことが増えてきました。そうなると必要になるのが管理ツールです。すぐに使えて手軽なものが良ければmViewerを使ってみましょう。起動コマンドも用意されていて簡単です。 トップページです。ログインします。 ログインしました。左側にデータベースが並んでいます。 データベースを選択するとコレクションが表示されます。 コレクションはツリーテーブルで表示もできます。 サーバの状況表示。 データベースの状況表示。 ツリーを開いてさらに内部の値を確認できます。 Flashベースの利用状況モニタリング。 新しいデータベースの作成もできます。 コンテクストメニュー。 デモ動画です。 mViewerはデータベースの作成や削除、コレクションの作成、更新と削除、GridFSファイルの追加、表示、ダウン
Goodbye global lock - MongoDB 2.0 vs 2.2 - Server Density Blog
By David Mytton, CEO & Founder of Server Density. Published on the 23rd May, 2012. Perhaps the most oft-cited problem with MongoDB is the infamous global lock. In general terms, this means that the entire server is locked when you perform a write operation. This sounds bad but is actually blown out of proportion compared to the real world in production impact. It has been improved over the version
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GitHub - nosqlclient/nosqlclient: Cross-platform and self hosted, easy to use, intuitive mongodb management tool - Formerly Mongoclient
365日24時間稼働必須サービスの 完全無停止DB移行
https://github.com/rancher/community-catalog/tree/master/templates/MongoDB/3
Introduction to MongoDB Indexing
Resources | MongoDB
脱初心者！MongoDB中級編一覧
MongoDB Connector for Spark — MongoDB Spark Connector
MongoDBのアレをアレする
