AWS News Blog
AWS Week in Review – AWS Documentation Updates, Amazon EventBridge is Faster, and More – May 22, 2023 Here are your AWS updates from the previous 7 days. Last week I was in Turin, Italy for CloudConf, a conference I’ve had the pleasure to participate in for the last 10 years. AWS Hero Anahit Pogosova was also there sharing a few serverless tips in front of a full house. Here’s a picture I […] Amaz
ひとりでやるRiak Advent Calendar 2012 day6 - MapReduceで遊んでみよう - kuenishi's blog
ふつうのKVSだと、シンプルなput/get/deleteの3種類のオペレーションがあって、あとはせいぜいリッチなやつだとスキャンができたり、分散してないやつだとインデックスが張れたりトランザクションぽいものができたりするようになっている。しかしSQLのようなクエリを書けるものはドキュメント指向DBと呼ばれる一部のものだけだ。 まずは準備として、どこでもよいのでRiakをひとつ立ち上げる。コンソールから手書きでMapReduceを書いてもよいのだがエスケープやJSONの括弧を閉めるのが大変なのでオモチャのようなGUIを作ったので、まずはこれをbrowser.htmlという名前でダウンロードしていただきたい。ええいHTML/CSSがダサいのは分かっておるわ！ ではそのファイルをRiakに入れよう。 $ curl -X PUT http://localhost:8098/buckets/sta
第1回 Amazon Elastic MapReduceを使う準備をする | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceとは 昨今、バッチ処理にHadoopを活用する事例が話題になっています。その中でも特筆すべきなのは、分散処理技術であるMapReduceです。しかし、MapReduceを実際に使うには、数台から数100台のサーバを用意し、Hadoopのセットアップもしなければなりません。そのようなサーバ構築・管理、セットアップの手間を無くし、すぐ使えるのがAmazon Web Service（AWS）のElastic MapReduce（EMR）です。 図1 Amazon Elastic MapReduce AWS、MapReduceの説明は多くの書籍、ブログなどを参照してください。また、EMRを使用するには、まずAWSのアカウントを作っておく必要がありますが、その手順も割愛させていただきます。本連載ではEMRの使い方、気をつけなければいけない点などを重点的
MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases
In this article I digested a number of MapReduce patterns and algorithms to give a systematic view of the different techniques that can be found on the web or scientific articles. Several practical case studies are also provided. All descriptions and code snippets use the standard Hadoop’s MapReduce model with Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners, and sorting. This framework is depicted in th
MapReduce - Docs-Japanese - 10gen Confluence
shard環境中では、すべてのshardで並行してデータ処理が走ります。 (注意: 2010/2/2: shard内でのmap/reduceはペンティング中ですが、すぐに戻ります) map/reduce はデータベース [command] を経由して、呼び出されます。 データバースは一時的なコレクションを出力結果用に作成します。この一時的なコレクションは、クライアントのコネクションが閉じたとき、または明示的にdropされた場合削除されます。また、永続的な出力用のコレクション名を指定することもできます。 map と reduce ファンクションはJavaScriptで書き、サーバ上で実行されます。 コマンドの文法: db.runCommand( { mapreduce : <collection>, map : <map ファンクション名>, reduce : <reduce フ
RubyでHadoopをラップ、分散処理ツールキットが登場 － ＠IT
2009/05/12 米新聞社大手のニューヨーク・タイムズは5月11日、Rubyによる大規模分散処理のツールキット「Map/Reduce Toolkit」（MRToolkit）をGPLv3の下にオープンソースで公開したと発表した。MRToolkitは、すでに稼働しているクラスタ上のHadoopと合わせて使うことでRubyで容易にMap/Reduce処理を記述することができる一種のラッパー。処理自体はHadoopが行う。すでにHadoopを使っているユーザーであれば、中小規模のプロジェクトに対して、すぐにMRToolkitを適用可能としている。 デフォルトで有用なMap、Reduceの処理モジュールが含まれていて、数行のRubyスクリプトを書くだけで、例えば膨大なApacheのログからIPアドレス別の閲覧履歴をまとめるといった処理が可能という。独自にMapやReduceの処理を定義することも
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