このドキュメントでは、チュートリアルとして役立つことを目的に、ユーザーが触れる Hadoop Map/Reduce のすべての側面についてまとめて説明します。 Hadoop のインストールと設定が済み、すでに実行されていることを確認してください。詳細については、以下を参照してください。 Hadoop を初めて使うユーザーは、Hadoop クイックスタートを参照してください。 大規模な分散クラスタを使うユーザーは、Hadoop クラスタセットアップを参照してください。 Hadoop Map/Reduce は、どこにでもあるごく普通のハードウェアで構成した (数千ノードの) 大規模なクラスタ上で、膨大なデータ (数テラバイトのデータセット) を並列処理するアプリケーションを簡単に記述できるようにするソフトウェアフレームワークです。 通常、Map/Reduce のジョブは、入力データセットを独立

CouchDB プロジェクト Apache CouchDB は、RESTful HTTP/JSON API 経由でアクセス可能な、分散型で耐障害性の高い、スキーマ不要のドキュメント指向データベースです。主な特徴として、双方向での衝突の検出・解決が可能な堅牢なインクリメンタル・レプリケーション、JavaScript をデフォルトのビュー定義言語とするテーブル指向のビュー・エンジンを使ってクエリーやインデックス作成が可能なことなどがあります。 CouchDB は Erlang で記述されていますが、HTTP リクエストを実行できる環境なら、どんな環境からでも簡単にアクセスすることができます。さまざまなプログラミング言語・環境でのアクセスをさらに簡単にするためのサードパーティ製クライアント・ライブラリも多数存在します。 詳細については、「はじめに」と「技術概要」を読んでください。 使ってみる C