--- a/paper/chapter1.tex	Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900
+++ b/paper/chapter1.tex	Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900
@@ -15,7 +15,8 @@
 データの偏りにより少数のサーバへの負荷が大きい場合に, 負荷が高いハッシュ値が指すリング上に
 新たなノードを追加することで負荷を下げるといった手段もとれる.
 
-また Cassandra はデータの読み込み, 書き込みの際に Consistency Level を指定することができるのも Cassandra の特徴である.
+1つのデータを最大どれだけ複製にとるかという
+またデータの読み込み, 書き込みの際に Consistency Level を指定することができるのも Cassandra の特徴である.
 データ取得の際に, いくつのノードに問い合わせを行うのか設定するのが Consistentcy Level である.
 Consistency Level には ONE, QUORAM, ALL があり, それぞれ1つのノード, 全体のノードの過半数+1, 全体のノード
 への処理を設定することができる.

--- a/paper/chapter3.tex	Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900
+++ b/paper/chapter3.tex	Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900
@@ -5,11 +5,13 @@
 貰うことでデータの分散を行うことができる.
 ここで問題になることはネットワークトポロジーの形成方法であった.
 
+% なぜツリー型なのか説明をしたほうがいい？
+% マージの利用のためツリー型？
 Jungle で使用するネットワークトポロジーはツリー型を考えている.
 しかし, リング型といった他のネットワークトポロジーによる実装に関しても試す余地はある.
 自由にネットワークトポロジーの形成を行うことができる必要があった.
 
-そこで当研究室で開発を行っている並列分散フレームワークである Alice を使用することにした.
+そこで当研究室で開発を行っている並列分散フレームワークである Alice を使用する.
 Alice により提供されるネットワークトポロジー形成を用いて TreeOperationLog を各サーバノードへ
 配ることで並列分散フレームワークの実装を行う.
 
@@ -40,8 +42,6 @@
 Alice はデータを DataSegment, コードを CodeSegment という単位で扱うプログラミングを提供している.
 DataSegment として扱われるデータは
 
-
-
 % DataSegment, CodeSegment はなしにしたほうがいいかもしれない. Alice が論文の主題じゃないから
 % それとこの2つの説明をするとしたら結構な量になる
 

--- a/paper/chapter4.tex	Thu Jan 23 21:15:10 2014 +0900
+++ b/paper/chapter4.tex	Fri Jan 24 11:14:24 2014 +0900
@@ -1,5 +1,9 @@
 \chapter{分散木構造データーベースJungleの評価}
+
 \section{実験方法}
+
 \section{実験環境}
+
 \section{実験}
+
 \section{実験結果}

Binary file paper/master_paper.pdf has changed