Google App Engineを使ったMapReduce·Appengine Mapreduce MOONGIFT
Appengine MapreduceはGoogle App Engine用Python製のオープンソース・ソフトウェア。Googleの基礎技術の一つであるMapReduce。膨大な文字列やデータを細かく細分化し、無数のコンピュータ上で並列処理させることで高速なシステムを実現する仕組みだ。 実行画面 MapReduceはAmazon Webサービスにも真似されており（Amazon Elastic MapReduce）、有益さが分かっている。だが、どう使えば良いかが今ひとつ実感できないかも知れない。そこでMapReduceを手軽に試せるシステムとして開発されたのがAppengine Mapreduceだ。 Appengine MapreduceはGooglerが開発したソフトウェアで、Google App Engine上で動作する。テキストなどを分散化処理することができる。管理画面から処理を
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
MapReduce on Tyrant - mixi engineer blog
先日、隅田川の屋形船で花見と洒落込んだのですが、その日はまだ一分咲きも行ってなくて悲しい思いをしたmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）に格納したデータを対象としてMapReduceのモデルに基づく計算をする方法について述べます。 MapReduceとは Googleが使っているという分散処理の計算モデルおよびその実装のことだそうですが、詳しいことはググってください。Googleによる出自の論文やApacheプロジェクトによるHadoopなどのオープンソース実装にあたるのもよいでしょう（私は両者とも詳しく見ていませんが）。 今回の趣旨は、CouchDBがMapReduceと称してJavaScriptで実現しているデータ集計方法をTTとTCとLuaでやってみようじゃないかということです。簡単に言えば、以下の処理を実装します。 ユーザから計算開始が指示されると、TTは、DB内の
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