I recently PR’d a Haskell entry to Hashrocket’s websocket shootout. Haskell seemed to do a lot better than C++, Rust, Golang, Elixir, Erlang, NodeJS, Ruby MRI, and JRuby. Although the Haskell version has been since fixed, so I can no longer run the benchmark reliably on my machine, so any final results will have to come from Hashrocket running the unagi-chan variant. How the benchmark works The id
JSONの発見者でJavScript界の重鎮であるYahoo!のダグラス・クロックフォード（Douglas Crockford）氏。米オライリーが主催するイベント「Velocity 2011」で、セッション「JavaScript & Metaperformance」を行いました。 いまWebブラウザ間でJavaScriptエンジンの性能競争が行われていますが、その影響とこの先の展望について語っています。JavaScriptプログラマなら必見の内容を、公開されたビデオを基に紹介しましょう。 JavaScript & Metaperformance これから、JavaScriptと性能についての本当の話をしよう。 JavaScriptはみなさんご存じかな？ いまや世界で最もポピュラーになったプログラミング言語だ。 JavaScriptは、Javaからシンタックスを、Schemeからファーストク
1 Yahoo! Cloud Serving Benchmark Overview and results - January 29, 2010 Brian F. Cooper cooperb@yahoo-inc.com Joint work with Adam Silberstein, Erwin Tam, Raghu Ramakrishnan and Russell Sears System setup and tuning assistance from members of the Cassandra and HBase committers, and the Sherpa engineering team 2 Motivation • There are many “cloud DB” and “nosql” systems out there – Sherpa/PNUTS –
YCSB とは、Yahoo! Cloud Servicing Benchmark のことで、Yahoo! Research が作った様々な cloud service、というとかなり曖昧ですが、NoSQL だけに限らず、sharded MySQL なども含めた storage の benchmark を行うためのツールです。 YCSB の論文では、実際に、 Cassandra HBase Yahoo! PNUTS sharded MySQL の benchmark を取っています。 論文自体は、 http://www.brianfrankcooper.net/pubs/ycsb.pdfから読めますが、HBase の説明について、ん？と思うところがありました。 具体的には "6.1 Experimental Setup" の以下の部分、 For Cassandra, sharded MySQ
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
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