GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduce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
Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
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