Heads on: Apple’s Vision Pro delivers a glimpse of the future
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MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
Googleの誇る巨大データベースBigTableのオープンソースクローン「Hypertable」
Googleのあの巨大な検索システムなどを支えるデータベース「BigTable」は書き込みが毎秒700MB、読み込みが毎秒18GBという化け物システムなのですが、それのクローンを作るプロジェクト「Hypertable」というのがあるようです。既にバージョンが今年の2月4日に「0.9 Alpha」まで到達しており、超巨大な分散データベースを考えている人々から注目されているようです。 詳細は以下から。 Hypertable: An Open Source, High Performance, Scalable Database http://www.hypertable.org/ ダウンロードは以下から。同梱されているテキストファイルにインストール方法などが記されています。 Download Hypertable 実際のテスト結果などは以下に書いてあります。 PerformanceTestAO
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