2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になりますRead less
Spark／MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証
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Large Scale Math with Hadoop MapReduce
The document discusses using Hadoop MapReduce for large scale mathematical computations. It introduces integer multiplication algorithms like FFT, MapReduce-FFT, MapReduce-Sum and MapReduce-SSA. These algorithms can be used to solve computationally intensive problems like integer factoring, PDE solving, computing the Riemann zeta function, and calculating pi to high precision. The document focuses
HadoopのMapReduceジョブのチューニングに関する資料があったのでめもっとく - wyukawa's diary
Hadoop Summit 2012でClouderaの人が発表した資料を見つけたのではっておく。 Hadoop Summit 2012 | Optimizing MapReduce Job Performance View more PowerPoint from Cloudera, Inc. HadoopのMapReduceジョブのチューニングに関するもので、内容的にはHadoop徹底入門の10章の「性能向上のためのチューニング」と若干かぶっているが参考になります。 spillとかのシャッフルフェーズをどうチューニングするかについて詳しく書かれていて、record fullってログに出てたらメタデータがspillしてるからよくないよねみたいなことが書かれてます。 徹底入門だと10.2.2の「Map処理でのフレームワークのチューニング」に書かれていますね。ていうかio.sort.reco
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