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
Javaによるアルゴリズム辞典
奥村晴彦， 首藤一幸， 杉浦方紀， 土村展之， 津留和生， 細田隆之， 松井吉光， 光成滋生 『Javaによるアルゴリズム事典』 （技術評論社，2003年，ISBN4-7741-1729-3，2580円＋税） のサポートページです。 技術評論社の Javaによるアルゴリズム事典 のページ ソースコードのダウンロード 00README.txt java-algo.zip (約320K，Shift JIS / CRLF) java-algo.tar.bz2 (約130K，EUC-JP / LF) 更新記録 [2003-05-09] 公開 [2003-05-12] BDCbrt.java, BDSqrt.java, BDtoE_Form.java, BinarySplitE.java, BinarySplitPi1.java, BinarySplitPi2.java のコメントを修正しました [
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