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programmingとmapreduceとhadoopに関するmanabouのブックマーク (2)

  • 勉強会発表「プログラマのためのHadoop入門」 - 科学と非科学の迷宮

    id:kaigai の主催する勉強会で発表してきました。 Hadoop for programmerView more presentations from shiumachi. 答えられなかった質問 Shuffleフェーズって、ソートをどういう仕組みでやってるの? データ全部をなめてるの? Partitionerというクラスでデータを振り分けてる。タスクごとは独立してるのでデータをまたがってアクセスすることはないと思う。でも細かいことはちょっとわからない。 Map中にデータ追加したらどうなるのか? さすがに扱うデータは最初に決めていると思うが、やったことないのでわからない。 Streamingって具体的にどんな処理してるの? jarファイルは投げてるけど、実行時に使うスクリプトはどうやって投げてるのかわからない。 あとで調べときます。 今の世の中に出てるHadoopって構築とか運用の話

    勉強会発表「プログラマのためのHadoop入門」 - 科学と非科学の迷宮
  • GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する

    GoogleMapReduce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

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