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GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Google Japan Blog: 日本のデベロッパーの要望に応え、多くの技術ドキュメントを日本語化しました
Google が提供するさまざまなAPI やツールの詳細な技術情報は、すべて Google Code で公開されています。しかし、全ての技術情報は英語で記されていたため、多くの日本のデベロッパーからは技術ドキュメントを日本語化して欲しいとの要望をいただいていました。 そこで、 開発者ホーム と題して Google Code の日本語版の運用を開始しました。4月より、2 つの技術、OpenSocial と YouTube Data API の技術ドキュメントの日本語版の提供を開始しました。そして、Google Developer Day 2008 Japan の開催にあわせ、さらに多くのドキュメントと映像を日本語化しました。 本日、日本語版が公開されたドキュメントおよび映像は以下となります。 OpenSocial YouTube Data API Google Gadgets API Goo
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