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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
sparsetable - steps to phantasien t(2007-09-07)
Matz日記 で紹介されている google-sparsehash を眺めてみた. ひさびさに Google 気分. :~/src/sparsehash-0.8 omo$ wc `find src/google/ -type f` 253 1348 10336 src/google//dense_hash_map 237 1309 9884 src/google//dense_hash_set 238 1244 9616 src/google//sparse_hash_map 223 1214 9245 src/google//sparse_hash_set 919 4776 37957 src/google//sparsehash/densehashtable.h 42 189 1187 src/google//sparsehash/sparseconfig.h 884 4642 371
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