Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analyticsApache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.
米クラウデラ、Hadoop用検索ツール「Cloudera Search」を発表
米クラウデラは現地時間2013年6月4日、「Hadoop」に蓄積するデータへの対話型検索ができるソフトウエア「Cloudera Search」を発表した。オープンソースソフトウエア（OSS）の検索エンジン「Solr」をベースに機能を強化した。同日からベータ版を公開している。 Hadoopではデータは「HDFS（Hadoop Distributed File System）」に保存する。HDFSのデータに対するバッチ処理を実行するのが「MapReduce」であり、HDFSのデータに対する低遅延ランダムアクセスを行うためのソフトとして「HBase」がある。クラウデラは、MapReduceやHBase以外の処理手段を増やしており、HDFSのデータへの対話型SQLクエリー処理を行うためのソフトとして2012年秋に「Cloudera Impala」のベータ版を公開している。 今回発表したCloude
MapReduceのパターン、アルゴリズム、そしてユースケース - きしだのHatena
Ilya Katsov氏による「MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases」の翻訳 http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ (下書きに入れて推敲するつもりが、なんか公開されてしまっていたので、あとでいろいろ修正すると思います) February 1, 2012 この記事では、Webや科学論文で見られる異なるテクニックの体系的な視点を与えるために、数々のMapReduceパターンとアルゴリズムをまとめた。 いくつかの実用的なケーススタディも提供している。 すべての説明とコードスニペットでは、Mapper、Reducer、Combiner、Partitionaer、ソーティングにおいてHadoopの標準的なMapReduceモデルを利用します。このフレー
RHIPE - R and Hadoop Integrated Processing v.0.38
RHIPE(phonetic spelling: hree-pay' 1) is a java package that integrates the R environment with Hadoop, the open source implementation of Google's mapreduce. Using RHIPE it is possible to code map-reduce algorithms in R e.g m <- function(key,val){ words <- strsplit(val," +")[[1]] wc <- table(words) cln <- names(wc) names(wc)<-NULL; names(cln)<-NULL; return(sapply(1:length(wc),function(r) list(key=c
MapReduce - Wikipedia
MapReduce（マップリデュース）は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。 MapReduceは巨大なデータセットを持つ高度に並列可能な問題に対して、多数のコンピュータ（ノード）の集合であるクラスター（各ノードが同じハードウェア構成を持つ場合）もしくはグリッド（各ノードが違うハードウェア構成
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