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
mrjob — mrjob v0.5.10 documentation
mrjob� mrjob lets you write MapReduce jobs in Python 2.6+/3.3+ and run them on several platforms. You can: Write multi-step MapReduce jobs in pure Python Test on your local machine Run on a Hadoop cluster Run in the cloud using Amazon Elastic MapReduce (EMR) Run in the cloud using Google Cloud Dataproc (Dataproc) Easily run Spark jobs on EMR or your own Hadoop cluster mrjob is licensed under the A
Pigs, Bees, and Elephants: A Comparison of Eight MapReduce Languages « Dataspora
This week’s guest blogger is Dataspora’s own Antonio Piccolboni. The originally post can be found on his personal blog. On a quest for an elegant and effective map reduce language, I went through a number of options and put together some considerations. And the winner is … In a couple of blog entries from my personal blog I described some map-reduce algorithms for statistical and graph problems an
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