MapReduce on Tyrant - mixi engineer blog
先日、隅田川の屋形船で花見と洒落込んだのですが、その日はまだ一分咲きも行ってなくて悲しい思いをしたmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）に格納したデータを対象としてMapReduceのモデルに基づく計算をする方法について述べます。 MapReduceとは Googleが使っているという分散処理の計算モデルおよびその実装のことだそうですが、詳しいことはググってください。Googleによる出自の論文やApacheプロジェクトによるHadoopなどのオープンソース実装にあたるのもよいでしょう（私は両者とも詳しく見ていませんが）。 今回の趣旨は、CouchDBがMapReduceと称してJavaScriptで実現しているデータ集計方法をTTとTCとLuaでやってみようじゃないかということです。簡単に言えば、以下の処理を実装します。 ユーザから計算開始が指示されると、TTは、DB内の
Hadoop
The document discusses setting up Hadoop on a multi-node cluster. It goes through steps such as installing Java, downloading and extracting Hadoop, configuring nodes, formatting the HDFS, and starting processes on all nodes. Commands are shown to check the Hadoop version, run examples, and view logs.Read less
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
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