入門並列プログラミングとMapReduce - Yoshito Komatsu's Blog
この文書はGoogleの「Introduction to Parallel Programming and MapReduce」を日本語に翻訳したものです。 原文のライセンスに従い、この文書はクリエイティブ・コモンズ 表示 2.5 一般 ライセンスの下に提供されています。 なお、誤字脱字、誤訳などありましたらぜひコメント欄などでご指摘ください。 対象読者と前提条件 このチュートリアルは並列プログラミングとMapReduceプログラミングモデルの基本をカバーします。 前提として、C++やJavaのような言語と、データ構造とアルゴリズムについての相当なプログラミング経験を必要とします。 逐次プログラミングと並列プログラミング コンピューティングの初期には、プログラムは逐次プログラムでした。 逐次プログラムとは、一続きの命令で書かれたプログラムのことで、そこでは各命令はひとつづつ順番に実行されま
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
■分散処理のMapタスクを実行する「MapTask」クラス 前述のとおり、MapReduceアルゴリズムでは、MapタスクとReduceタスクという2つのタスクに処理を分けて実行します。ここでは、Mapタスクに対応するMapTaskクラスを用意します。このプログラムは単純で、次のように、与えられた文字列を先頭から読み込んで、keyが文字、valueが1であるEntryオブジェクトを生成して、listへ追加するものです。 public class MapTask { // 指定された文字列から生成されるEntryのリスト public java.util.List<MapEntry> list = new java.util.LinkedList<MapEntry>(); public void execute(String target) { byte[] bs = target.getB
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