MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
グーグル、フル機能のMapReduceをGoogle App Engineで提供へ
グーグルは同社のクラウドサービスであるGoogle App Engineで、フル機能のMapReduce機能を提供することが同社のイベントGoogle I/O 2011で明らかにしました。 これまでGoogle App EngineではMapReduceを構成する「Map」「Shuffle」「Ruduce」の3つのうち、Mapperの機能の提供が行われてきました。 Google I/O 2011で行われたセッション「App Engine MapReduce」では、MapReduceを構成するすべての機能の提供が行われることが発表されています。 セッションのポイントを紹介しましょう。 App Engine MapReduce App EngineエンジニアリングチームのMike Aizatsky氏。 MapReduceは数年前にグーグルが開発した処理。社内ではほとんどあらゆるチームがこの処理
S4: Distributed Stream Computing Platform
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