有人说,robbin你说了那么多RoR的优点,你啥时候说说RoR的缺点阿?你说的缺点肯定比别人说的更客观。没办法,为了表现出来我不是一个RoR粉,只好总结点缺点,以飨RoR黑子们: Ruby和Rails的一些缺点的总结: ruby的问题我觉得主要是: 1、ruby本身的性能是比较差的,无法直接做一些计算密集型的任务 比方说大量的分词运算、语料训练什么的,用ruby写是不行的 2、ruby的C扩展很难写 正因为ruby性能差,所以很多情况下要依赖C写的底层库,但是写ruby的扩展C库是很困难的事情。一方面没有特别多的资料介绍,你能参考的只有《Ruby Hacking Guide》,另 ...
用Google的网站流量分析系统来看JavaEye网站介绍用了Google Trends来分析互联网网站的用户构成比例,通过参考网站的用户还搜索了什么关键字,我们可以窥视一下这个网站的用户究竟都是干吗的。接着我们还可以用Google Trends来分析编程语言在全球软件行业的分工趋势。 先分析一下Java编程语言在全球软件行业的分工情况 我们可以用Google Trends来搜索如下网站: 看Sun网站的趋势 看Apache开源网站的趋势 看JBoss网站的趋势 看Hibernate网站的趋势 看Springframework网站的趋势 看TSS网站的趋势 看OnJava网站 ...
最近Google Trends提供了一项很有意思的功能:就是提供互联网网站的流量分析和趋势统计。它的功能有点类似Alexa网站的作用,但是目前他提供的数据还比较简单,而且我们还不清楚Google Trends统计出来的网站流量数据究竟是怎么算出来的,当然我简单猜测一下有可能来自Google Analytics,Google Adsense,Google Search以及其他第三方数据的修正。但不管怎么说,在alexa作弊盛行的今天,多一个Google Trends肯定是更客观公正的评价系统,而且Google Trends提供了一些看起来很有意思的数据,让我们来看看JavaEye的Trends吧 ...
最近我写了两篇关于Google OpenSocial的文章,分别是:为什么说OpenSocial只不过是一个公关骗局?和我为什么鼓吹facebook,为什么唱衰OpenSocial?,出乎我自己的意料,这两篇文章得到了异乎寻常的关注,有赞成我的观点,也有反对我的观点,当然也有谩骂的。其中非常感谢那些对OpenSocial很了解的人热情的回复我的文章,指出我文章的错误之处。我今天看了一遍OpenSocial v0.8的文档,想就前面的文章和讨论做一个简单的总结: Google OpenSocial v0.8增加了REST API,支持服务器端的扩展 之前我看OpenSocial的项目文档,是 ...
OpenSocial只不过是Google的公关骗局发布以后,好像捅了马蜂窝,我看有人说我在给facebook写软文;有人说我在扯淡,有人说我根本不懂OpenSocial,不一而足。总的感觉是国内开发人员对facebook的了解太少,对Google又崇拜的丧失了起码的判断能力和怀疑精神,其实我自己也算是一个G粉,用Google Search,Gmail,Google Docs,Google Reader。 我为什么鼓吹facebook? 经常关注我的人应该知道,我从去年下半年就开始推崇facebook,时不时发表一些关于facebook的评论,到现在也快一年了。在这么长的时间里面,我断断续续 ...
最近几天以来,Google OpenSocial可谓国内互联网媒体的焦点:谷歌中国公司高调宣布国内10家著名的社区网站加入OpenSocial联盟,将各自推出支持OpenSocial的平台,如MySpace中国、天涯社区、校内网、豆瓣等等;并且谷歌高调举办开发者大赛,征集优秀的OpenSocial作品;此外谷歌还不遗余力在行业内和社区内对OpenSocial进行大肆宣传,真可谓全方位的轰炸式推广了。 在谷歌的大力推广之下,国内很多网站已经蠢蠢欲动,摩拳擦掌准备支持OpenSocial,生怕落于人后,错过一次千载难逢的互联网机遇。我的一位在某互联网公司的高层朋友对OpenSocial颇为心动, ...
2008-06-02

Skynet --- ruby的类Google Map/Reduce框架

关键字: skynet, mapreduce
Skynet是一个很响亮的名字,因为它是阿诺施瓦辛格主演的经典系列电影《终结者》里面的统治人类的超级计算机网络。不过本文的Skynet没这么恐怖,它是一个ruby版本的Google Map/Reduce框架的名字而已。 Google的Map/Reduce框架实在太有名气了,他可以把一个任务切分为很多份,交给n台计算机并行执行,返回的结果再并行的归并,最后得到运算的结果。据说Google一个搜索结果会Map到7000台服务器并行执行,这么多么可怕的分布式运算能力阿!有了Map/Reduce,程序员就可以在无需关注分布式框架的情况下,用简单的代码写出来健壮、并行的分布式应用程序,并且可以充分发挥 ...
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