今までドメインを管理していたサービスの使い勝手が悪かったので新設してから７年ぶりに管理会社を移行しました。
仕事絡みでは何回や経験し問題もありませんでしたが、今回は前会社の融通がきかなく移行までに３週間程度かかりましたが、新管理会社のサポートがなければホント難しかったです。
いまのレンタルサーバ環境も値段の割に、つながりにくいのでそのうちに移管します。
GoogleのAPIが簡単に使える、AJAX APIs Playgroundを使ってみた。
http://code.google.com/apis/ajax/playground/
簡単な表もこれで作成可能な事や、Google Docsのspreadsheetsからもデータを簡単にグラフ化する事も可能なので非常に便利な機能です。
ブログへもカンタンに投稿が可能です。
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Google Mac Blogで紹介されていた、試しでqsb-macをインスールしたところ非常に便利で継続だった事から継続して使うツールとして決定しました。
キーワードを入力するのみでGoogle WEB検索やGoogleのサービスを起動そして自分のMacにインストールされているアプリケーションの起動と、コマンド入力派の私としては非常に便利です。
iTunesへ保管されているアーティスト名からも検索＆実行できるところとかもなかなか素敵な機能です。
新婚旅行へ行くタイミングで購入した一眼レフカメラで子供の写真やらこんな写真を撮ったりしていますが、、、
表示
会社の同僚の結婚式で見せられた知人の一眼や同僚達のすーぱー高機能の一眼やレンズを見てしまうとどうしてもほしくなってしまう今日この頃、、、さすがにこんなのをみてしまうとEOS 5D Mark IIがほしくなってしまうが金額的に購入は難しいので、それでもなんとか購入できそうなEOS 50Dの購入をマジに検討しています。
最近はよく社内でIRC上で仕事について話し合っていると、稀にそっち方向へ話が変わり機能やレンズの話し、そして価格の話しになってしまいます。
おくさまには了承して頂いているものの、ちと悩み中なところであります。
Canon デジタル一眼レフカメラ EOS 50D EF-S18-200 IS レンズキット EOS50D18200ISLK
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どっちを買うか迷う人へ 初めてのキヤノン機 THE CANON 一歩先行くデジタル一眼 さーあなたもここ数年データベースはPostgresを中心に色々と携わってをきましたが、数ヶ月前より本格的にMySQLへ移行し、そろそろそれの終わりが近づいてきています。
一番の苦痛はコマンドの差異で、つい逆のDBのコマンドをしてしまいイライラしていましたが終わりも近づくとなんとなく慣れてむしろ寂しさを感じます。 その次はSELECTの速度かな。。。
決して自信のある状態でMySQLサーバに取り組んだ訳ではありませんでしたが、最近は特に負荷の見極めとチューニングなども経験と対応し自信も出てきました。
嫌な思い出は沢山ありましたが、Postgresにいったん見切りをつけます、お疲れさまでした。。。
実践ハイパフォーマンスMySQL
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ジェレミ・D. ザウドニ デレク・J. ベリング
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チューニングの基礎知識が載っている こんな本が欲しかった MySQLの裏技集 もう少し分量があれば・・・ こんな技術解説書がもっと世にあれば今回で２回目です。
北京オリンピックイヤーということでホリデーロゴが通常とは違います。
詳しくは、
Googleライクなオープンソースインフラストラクチャ「Hadoopプロジェクト」が弾みをつける
本家
http://hadoop.apache.org/core/
・・・遊んでみよう！
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インストール＆設定
Hadoop構成：
server1 : JobTracker + NameNode
server2 : SecondaryNameNode
server3 : TaskTracker + DataNode
server4 : TaskTracker + DataNode
環境：
Java
/usr/local/java
実行ユーザ： hadoop
Hadoopインストールルートディレクトリー
・・・ http://hadoop.apache.org/core/ よりダウンロード（Ver 0.16.1）
/home/hadoop/hadoop
Hadoopファイルシステム
/home/hadoop/filesystem
各サーバ間でSSH接続が出来る事。
環境構築：
server1 で パスフレーズなしのキーペアを作成。
% ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
生成されたid_dsaファイルを名前を変えてserver2 からserver4へコピー
コピー先：/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys ←パーミッションを変更
設定ファイル：
ファイル：/home/hadoop/hadoop/conf/hadoop-env.sh
内容：JAVA_HOMEを設定
export JAVA_HOME=/usr/local/java
設定ファイル：
ファイル：/home/hadoop/hadoop/conf/hadoop-site.xml
内容： sever1,2,3,4共通
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>server1:9000</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>server1:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/filesystem/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/filesystem/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>mapred.system.dir</name>
<value>/home/hadoop/filesystem/mapred/system</value>
</property>
<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/home/hadoop/filesystem/mapred/local</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
ファイル：/home/hadoop/hadoop/conf/masters
内容： server1のみ
server2
ファイル：/home/hadoop/hadoop/conf/slaves
内容： server1のみ
server3
server4
ファイルシステムを構築：
＃server1 上で実行
$ cd /home/hadoop/hadoop
$ bin/hadoop namenode -format
※ /home/hadoop/filesystem 配下にHadoopのファイルシステムが構築
起動：
＃server1 上で起動させる。
$ cd /home/hadoop/hadoop
$ ./bin/start-all.sh （停止は、stop-all.sh）
各サーバ上で確認（Javaのjpsコマンドで確認。jps自体も表示されるが省略）
server1 :
% jps
7808 NameNode
7942 JobTracker
server2 :
% jps
8255 SecondaryNameNode
server3,4
4328 DataNode
4414 TaskTracker
=============================
ファイルを格納：
例としてインストールした hadoopを格納（hadoop_putという名前で格納）
$ cd /home/hadoop
$ ./hadoop/bin/hadoop dfs -put hadoop hadoop_put
確認
$ ./hadoop/bin/hadoop dfs -ls
Found 1 items
/user/hadoop/hadoop_put <dir> 2008-03-25 17:47
取り出し（hadoop_getという名前で取り出し）
$ ./hadoop/bin/hadoop dfs -put hadoop_put hadoop_get
ファイルシステム（NameNode ）の状況を確認：
WEBブラウザより確認（server1のポート50070 へアクセス）
http://server1:50070
=============================
Jobを投入：
例１：Sudoku (サンプルデータ：puzzle1.dta を解析）
$ cd /home/hadoop/hadoop
$ ./bin/hadoop jar hadoop-0.16.1-examples.jar sudoku src/examples/org/apache/hadoop/examples/dancing/puzzle1.dta8 5 1 3 9 2 6 4 7
4 3 2 6 7 8 1 9 5
7 9 6 5 1 4 3 8 2
6 1 4 8 2 3 7 5 9
5 7 8 9 6 1 4 2 3
3 2 9 4 5 7 8 1 6
9 4 7 2 8 6 5 3 1
1 8 5 7 3 9 2 6 4
2 6 3 1 4 5 9 7 8例２：円周率
$ cd /home/hadoop/hadoop
$ ./bin/hadoop jar hadoop-0.16.1-examples.jar pi 10 10000Number of Maps = 10 Samples per Map = 10000
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
08/03/25 20:09:45 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
08/03/25 20:09:46 INFO mapred.JobClient: Running job: job_200803251837_0002
08/03/25 20:09:47 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
08/03/25 20:09:50 INFO mapred.JobClient: map 20% reduce 0%
08/03/25 20:09:52 INFO mapred.JobClient: map 60% reduce 0%
08/03/25 20:09:53 INFO mapred.JobClient: map 80% reduce 0%
08/03/25 20:09:54 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
08/03/25 20:10:01 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_200803251837_0002
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Counters: 9
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Job Counters
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=10
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=1
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=7
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Map input records=10
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Map output records=20
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Map input bytes=240
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=320
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=2
08/03/25 20:10:02 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=20
Job Finished in 16.432 seconds
Estimated value of PI is 3.14412
Map/Reduce（JobTracker ）の状況を確認：
WEBブラウザより確認（server1のポート50030 へアクセス）
http://server1:50030
前例の円周率は時間がかかるので、この間管理画面より状態が解る。
宮内庁のWEBページの検索エンジンがNamazuだったので他の内閣はどんなエンジンを使っているか調べてみた。
Namazu（ふーん）
宮内庁：http://www.kunaicho.go.jp/
人事院：http://www.jinji.go.jp/
総務省：http://www.soumu.go.jp/
法務省：http://www.moj.go.jp/
経済産業省：http://www.meti.go.jp/
防衛省：http://www.mod.go.jp/
Google アプアライアンス（たぶん・・・）
農林水産省：http://www.maff.go.jp/
・・・以下不明な検索エンジン（Inktomiかと思ったり思わなかったり・・・）
不明ソフトウェアの検索エンジンその１
内閣官房：http://www.cas.go.jp/
文部科学省：http://www.mext.go.jp/
外務省：http://www.mofa.go.jp/mofaj/
不明ソフトウェアの検索エンジンその２
内閣法制局：http://www.clb.go.jp/
内閣府：http://www.cao.go.jp/
公正取引委員会：http://www.jftc.go.jp/
金融庁：http://www.fsa.go.jp/
環境省：http://www.env.go.jp/
不明ソフトウェアの検索エンジンその３（Javaベース）
国家公安委員会：http://www.npsc.go.jp/
警察庁：http://www.npa.go.jp/
不明ソフトウェアの検索エンジンその４（PHPベース）
財務省：http://www.mof.go.jp/
不明ソフトウェアの検索エンジンその５
厚生労働省：http://www.mhlw.go.jp/
不明ソフトウェアの検索エンジンその６
国土交通省：http://www.mlit.go.jp/
・・・
※参考までに、このサイトで横断的に検索出来ます。
家のMac+FireFoxでGoogleの検索に「新デザインに切り替える」ボタンがついた。 このボタンを押すとデザインが変わったので、会社で普通にMacユーザと話したところあまり信じてもらえなかったので、画像をアップロード！ もちろんiGoogleではないし、Google関係の拡張機能といえばToolbarを入れているぐらい。 あまり良く調べていませんが新デザインのテスト中かな？
「新デザインに切り替える」ボタンがある。
新デザインの画面。 タブでメニューが見やすくなっている。
久しぶりに一人になる時間が出来たので、ＨＥＲＯとレミーのおいしいレストランを観てきた。
HERO
はドラマも全て観ていたのとストーリーのテンポが好きだったので映画版も観にいきましたが、感想は懐かしかったものの松たか子の髪型が変わってしまった事
が非常に気になった。 当初のテレビ版でも昨年のスペシャルでも変えていなかったのに何故劇場版ではばっさりと切ってしまったのだろうか？ 一応楽しめた
ものの個人的にはスペシャル版が一番好きです。
この日は１本だけ見ようと思い行きましたが都合により時間が空いてしまったので、もう１本レミーのおいしいレストランも見ましたが案の定子供だらけ。 そこへおじさんが一 人で、、、怪しいと思われても仕方ないと思いましたが最後まで鑑賞しました。 見た感想ですがコンピュータ感を感じさせず、もはやCGとは思わせないピク サーの技術に関心し、内容も大人ながらに感動し非常に良かったです。 家に帰ってから奥さんに話したところ是非見たいと言っていたので年末にはDVDで販 売されるとの事なので買ってやろうと思いました。
