第7回 Hadoopを使って分散処理をやってみよう! | gihyo.jp
さて今回から新しいテーマです。 分散計算フレームワークであるHadoopを導入から実践までを連載します。よろしくお願いします。 Googleの技術から生まれたHadoop わたしたちは日常、ごく当たり前にGoogleのサービスを使っています。 あそこの店の情報を知りたい、有名人xxさんってどんな人？、あの大事件を振り返って調べたい、などなど。生活に密着した情報だったり、過去を振り返って社会現象を調べたり、あるいは芸能人のゴシップネタを検索したりと、知りたいことは人それぞれで目的も全く違いますが、Googleの検索を利用すれば一発で目的の情報（あるいは近い情報）にたどり着くことができます。 世界中の何億というWebページについて文言によってインデックス化してなければとうていできない芸当です。そしてウェブページは新たに作られ、または消えてしまうものでもあります。ものすごく膨大なテキストデータの
企業で使われるHadoop
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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
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Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム