第13回 Hadoopの設計と実装～並列データ処理系Hadoop MapReduce［1］ | gihyo.jp

はじめに 第一部では、Hadoopなどの並列データ処理系の基礎である並列データベース技術や分散システム技術を解説してきました。第二部では、実際の処理系により焦点を当て、それらの設計と実装を見ていきます。 第二部では、最初の4回を用いて、Apache Hadoopの並列データ処理系であるHadoop MapReduceを始めとし、当該処理系のリソース管理を行うYARNおよび、汎用的な並列データ処理系であるTezについて解説を行う予定です。 今回は、MapReduceにおける設計方針や特徴について解説します。 MapReduceとは MapReduceは、複数の計算機上で効率的に処理を行うためのデータ処理用のプログラミングモデルと、そのプログラミングモデルが動作する処理系の実装であり、GoogleのJeff Deanらにより開発が始められました。MapReduceの代表的なランタイム処理系には

[kimutansk]

HadoopMapReduce、YARN、Tezと。実装に落ちる次回以降が楽しみですね。

[mogwaing]

oza

[sonots]

これは読まねば

[oza_x86]

「Hadoop はどのようにうごくのか」第2部第一回を書きました！！これから数回に渡り，Hadoop，YARN，Tez の解説をしていきますので宜しくお願いします．