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デコメ
もういっかい。————— 転送メッセージ —————
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日付: 2009/07/04 17:25
件名: デコメ
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デコメ
デコメ転送。————— 転送メッセージ —————
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日付: 2009/07/04 17:14
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ウノウラボ Unoh Labs: Pythonでメールを送信したい人のためのサンプル集
SoftBankに絵文字入りのメールを送る
一方、SoftBankには、UTF-8を使うと絵文字入りメールを送信できるようです。 SoftBankの技術資料「絵文字一覧」に、各絵文字のユニコードが公開されているので、これを参考に、ユニコード文字列の本文をUTF-8にエンコードしてMIME文書を作ります。 これさえ分かってしまえば、難しいことはありません。
via labs.unoh.net
2.5.個人認証について｜アメばた会議API
以下に、アメばた会議におけるX-WSSEヘッダの生成方法について
擬似コードにて例示します。String username = amebaId; //アメーバID
String password = md5(plainPassword); //平文のパスワードをMD5アルゴリズムでハッシュ化
String created = created();//セキュリティトークン作成日。フォーマットはW3CDTFに準拠
String noce = nonce();//セキュリティトークン。Base64エンコードされている
String passwordDigest = Base64.encode(sha1(Base64.decode(nonce) . created . password)) ;
String xwsseHeader = “UsernameToken Username="” + username + “" , PasswordDigest="” + passwordDigest + “" ,Nonce="” + nonce + “" ,Created="” + created + “";
request.addHeader(“X-WSSE”, xwsseHeader);
via ameblo.jp
AWS: Elastip MapReduce : Getting Set Up
Topics
* How to Get an Elastic MapReduce Developer Account
* Amazon S3 Bucket Creation
This section discusses the tasks you need to perform before using the Elastic MapReduce web service.
How to Get an Elastic MapReduce Developer Account (開発アカウント取得)
This section explains how to sign up for anElastic MapReduce developer account. This procedure automatically registers you to use Amazon S3 and Amazon EC2 unless you have already registered yourself for those products.
To sign up for an Elastic MapReduce developer account
1. Go to http://elasticmapreduce.amazon.com.
2. Click Sign up for this Service.
3. Log in with your AWS account login and password.
4. Click Sign Up and follow the instructions on the subsequent pages.
This procedure also assigns you an AWS account, which is similar to an Amazon.com customer account except that the AWS account gives you access to Amazon web services.
Amazon S3 Bucket Creation (S3バケット作成)
Before you can use the examples in this guide you must create a bucket with write permissions where Elastic MapReduce can upload results. The following tools make creating a bucket, putting data in the bucket, and retrieving data from the bucket easy:
* S3curl
For more information, go to http://developer.amazonwebservices.com/connect/entry.jspa?externalID=128.
* Amazon S3 Firefox Organizer (S3Fox)
For more information. go to https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/3247.
* Amazon S3 tool
For more information, go to http://developer.amazonwebservices.com/connect/entry.jspa?externalID=739.
Consult each tool’s documentation for more information.
Make a note of your bucket name so that you can use it in the sample requests.
Naming Conventions for Amazon S3 Buckets(S3バケットの名付けルール)
The bucket you create must be DNS friendly. We recommend that you use bucket names that conform with the following DNS requirements:
* Bucket names should not contain underscores (_)(アンダースコア禁止)
* Bucket names should be between 3 and 63 characters long(３文字以上６３文字まで）
* Bucket names should not end with a dash（ダッシュで終わらない)
* Bucket names cannot contain dashes next to periods (e.g. “my-.bucket.com” and “my.-bucket” are invalid)（ピリオドの次にダッシュはだめ）
For more details, go to http://docs.amazonwebservices.com/AmazonS3/latest/index.html?BucketRestrictions.html.
[Tip] Tip
Make a note of your bucket name so that you can use it in this guide.
How to Assign Bucket Permissions（バケットのパーミッション）
After creating a bucket, make sure to set appropriate permissions on it. Typically, you give the owner read and write access and authenticated users read access.
How you give permission depends on the tool. Here we show you using Amazon S3 FireFlox Organizer.
To set permissions on a bucket using S3Fox
1. Open S3Fox and navigate to the bucket you created.
2. Right-click on your bucket, select the permissions you want to give to each user type, and click OK.
You’ve now created your bucket and assigned it permissions. You will use this bucket in the following tutorial as the place where you will upload your processed data.
AWS:Introduction to Elastic MapReduce
Introduction to Elastic MapReduceTopics
* Overview of Elastic MapReduce
* Amazon Elastic MapReduce and Hadoop
* Master and Slave Nodes
This introduction to Elastic MapReduce provides a high-level overview of this web service. After reading this section, you should understand the basics you need in order to work through the examples in this guide.
Overview of Elastic MapReduce
Elastic MapReduce is a web service that makes it easy for businesses, researchers, data analysts, and developers to efficiently and cost-effectively process vast amounts of data using the Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) and Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Whether you already have an end-to-end data processing job flow or only a data set, Elastic MapReduce lets you focus on analyzing your data instead of the mechanics of the processing, including managing a cluster of computers in a complex distributed software development environment. Elastic MapReduce enables you to implement data processing applications for a number of purposes, such as web indexing, data mining, log file analysis, machine learning, scientific simulation, and bioinformatics research, among others.
EMRウェブサービスによりビジネス、研究者、データ分析家、開発者が効果的に、低コストで大量の データ処理をEC2とS３を使って行なう事ができます。すでにend-to-endのデータ処理ジョブフローを持っていたり、あるいは単にデータセットが あるだけかもしれませんが、EMRにより処理のメカニズムではなくデータ分析にフォーカスできるようになります。複雑な分散ソフトウェア開発環境にあるコ ンピュータクラスタの管理など行なう必要が亡くなります。EMRによりデータ処理アプリケーションを実装する事ができます。Webの索引付け、データマイ ニング、ログファイル分析、マシン学習、科学シュミレーション、遺伝子研究とか。
Amazon Elastic MapReduce and Hadoop
Elastic MapReduce uses Apache Hadoop, which is an open source Java software framework that supports massive data processing across a cluster of servers. Hadoop uses a programming model called MapReduce that divides a large dataset into many small fragments. Hadoop distributes a data fragment and a copy of the MapReduce executable to each of the slave nodes in an EC2 cluster. All slave nodes run the MapReduce executable on their subset of the data. Hadoop then combines the results from all of the slave nodes into a finished output. Elastic MapReduce uploads that output into the Amazon S3 bucket you designate.
EMRはApache Hadoopを使っています。オープンソースのJava ソフトウェアフレームワークで巨大データ処理をサーバークラスタにまたがって行ないます。HadoopはMapReduceというプログラミングモデルを 使っていますが、これは巨大なデータセットを多くの小さなフラグメントに分割します。Hadoopはデータフラグメントを分散させ、MapReduce実 行形式をEC2クラスタの各スレーブノードにコピーします。すべてのスレーブノードはMapReduce実行形式をデータのサブセットに対して実行しま す。その後すべてのスレーブノードの結果を連結して１つに出力します。EMRはその出力を指定したS3バケットにアップロードします。
Typically, the processing involves performing relatively simple operations on very large amounts of data, for example, adding a watermark to 1,000,000 digital images. It is also typical to perform more than one process on the data. Each process is called a step and the sequence of steps is called a job flow.
大抵の処理ではかなり小さな処理をとても巨大なデータに行ないます。例えば、１つのウォーターマーク を1,000,000のデジタルイメージに加えるとか。１つのデータには複数のプロセスを実行する事がおおいです。各プロセスはステップと呼ばれ、ステッ プの流れはジョブフローと呼ばれます。
For more information about Hadoop, go to http://hadoop.apache.org/core/.
Job Flow and Steps
A job flow is a user-defined task that Elastic MapReduce performs. A job flow consists of one or more steps each of which must complete in sequence successfully for the job flow to finish successfully. A step maps roughly to one algorithm that manipulates the data. A job flow typically consists of multiple steps. The output of one step becomes the input of the next.
ジョブフローはユーザーが定義したEMFが実行するタスクです。ジョブフローは複数のステップから実 行され、それぞれはジョブフローが正常終了する順番で完了しなければなりません。ステップは大まかにいって１つのアルゴリズムでデータを処理します。ジョ ブフローは通常複数のステップから構成されます。１つのステップの出力は次のステップの入力になります。
Hadoop and Amazon Elastic MapReduce
Hadoop performs the MapReduce functions of dividing up the work among the slave instances in the cluster, tracking status, and combining the individual results into one output.
HadoopはMapReduce関数を使ってクラスターを構成する複数のスレーブサーバーに作業を 分割します。状態を監視し、個別の結果を１つの出力にまとめます。
Elastic MapReduce takes care of provisioning an EC2 cluster, terminating it, moving the data between it and Amazon S3, and optimizing Hadoop. Elastic MapReduce removes most of the cumbersome details of setting up the hardware and networking required by the server cluster, such as monitoring that setup, configuring Hadoop, and executing the job flow. Together, Elastic MapReduce and Hadoop provide all of the power of Hadoop processing with the ease, low cost, scalability, and power afforded by Amazon S3 and EC2.
EMRはEC2の起動したり、終了したり、データをS3とのあいだで移動させたり、Hadoopの最 適化を行なったりします。EMRをつかうと細かいめんどくさい事をやらずにすみます。ハードウェアの設定やクラスタに必要なネットワーキングとかです。 セットアップ、Hadoopの構成、ジョブフローの実行とかです。EMRとHadoopを使う事でHadoopのすべてのパワーを簡単に低予算でスケーラ ブルに,そしてS3/EC2でえられるパワーを利用する事ができます。
Master and Slave Nodes
An EC2 cluster contains one master node and one or more slave nodes, as depicted in the following figure.
The master node helps coordinate the distribution of the MapReduce executable and subsets of the entire dataset to the slaves and tracks the status of each task being performed by the slaves. Hadoop monitors the health of all of the instances. If Hadoop determines that an instance is not performing, Elastic MapReduce terminates the instance and restarts another.
マスターノードはスレーブに対するMapReduceの実行形式と全データセットのサブセットの分散 管理を行ない、スレーブで実行されている各タスクの状態をトラックします。Hadoopはすべてのサーバーの状態をモニターします。Hadoopがある サーバーが動いていないと判断すると、EMRがそのサーバーを停止させて他のサーバーを起動します。
Each slave node has a copy of the MapReduce executable and receives from Amazon S3 a portion of the entire data set. Each slave node processes the data, uploads it back to Amazon S3, and provides status metadata to the master node.
それぞれのスレーブノードはMapReduce実行形式のコピーを持っていて、S3からデータセット の部分を取得します。そのデータを処理し、S3にアップロードし直してマスターノードに対して状態のメタデータを提供します。
BLACK EYED PEAS / The E.N.D. - Deluxe Edition - Disc 1 | 雑音・雑食・雑記帳
2. Rock That BodyはRob Base & DJ E-Z RockのIt Takes Twoから、”I wanna rock right now!”の声ネタ使い。これってJazzy Jeff & Fresh PrinceのI Wanna Rockでもお馴染みのフレーズですよね。そもそも例の機械声のアイディアもこのIt Takes Twoのイントロから来てるんじゃないかってのは穿ちすぎかな？聴いたことない人はぜひ試しに聴いてみて下さい。
同様のシンセみょんみょん路線は6、9、15など。
