第6回 データ処理における並列アルゴリズム［1］ | gihyo.jp
はじめに 前回は、データ処理における並列性について説明しました。今回からは数回に渡って、当該データ処理における具体的な並列アルゴリズムについて説明します。まずはその準備として、並列システムの性能指標について見ていきます。 並列システムや並列アルゴリズムにおける性能指標 並列システムや並列アルゴリズムを評価する場合においては、スケーラビリティ（Scalability）という指標が用いられることがあります。スケーラビリティは、仕事量や計算資源などが増加したときの処理能力や性能特性を表すものであり、データ処理におけるスケーラビリティの指標は次の2つに分類することができます。 スピードアップ（Speed-up） スケールアップ（Scale-up） スピードアップは、あるジョブを処理する場合において、当該ジョブを処理する計算機などの計算資源を増やしたときに、当該ジョブの処理するための時間がどの程度低
メキメキ開発の進む Apache Sparkのいまとこれから （Spark Casual Talk #1 発表資料）
1. Copyright © 2015 NTT DATA CorporationCopyright © 2015 NTT DATA Corporation 2015年6月23日 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田 浩輔／土橋 昌 メキメキ開発の進む Apache Sparkのいまとこれから OSS Professional Service Team Spark Casual Talk #1 （2015/06/23） 発表資料 2. 2Copyright © 2015 NTT DATA Corporation 自己紹介 猿 田 浩 輔 ソフトウェア開発。システムインフラ技 術者。 6年ほどHadoopに関する業務に従事。 近年はSpark関連の取り組みが多い。 2015年6月Sparkコミッタに就任 出版物に「Haodop徹底入門（初版、 第二
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