「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” | gihyo.jp
「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” 2013年10月にHadoop 2.2が正式リリースされて以来、Hadoopの世界は大きく変わりました。それまでの概念である「Hadoop＝ HDFS＋MapReduce」が刷新され、MapReduceが受け持っていたMapデータ処理とクラスタリソース管理が分離できるようになりました。これにより、SparkなどMapReduce以外のデータ処理エンジンがHadoop上で利用可能になりました。 そしてHadoopのクラスタリソース管理を行うミドルウェアとして、新たなデファクトスタンダードの地位を確立しようとしているのが「Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator： YARN）」です。YARNの登場は並列分散処理にどん
第13回 Hadoopの設計と実装～並列データ処理系Hadoop MapReduce［1］ | gihyo.jp
はじめに 第一部では、Hadoopなどの並列データ処理系の基礎である並列データベース技術や分散システム技術を解説してきました。第二部では、実際の処理系により焦点を当て、それらの設計と実装を見ていきます。 第二部では、最初の4回を用いて、Apache Hadoopの並列データ処理系であるHadoop MapReduceを始めとし、当該処理系のリソース管理を行うYARNおよび、汎用的な並列データ処理系であるTezについて解説を行う予定です。 今回は、MapReduceにおける設計方針や特徴について解説します。 MapReduceとは MapReduceは、複数の計算機上で効率的に処理を行うためのデータ処理用のプログラミングモデルと、そのプログラミングモデルが動作する処理系の実装であり、GoogleのJeff Deanらにより開発が始められました。MapReduceの代表的なランタイム処理系には
GitHub - scalding-io/ProgrammingWithScalding: Programming MapReduce with Scalding
Source code for PACKT Book 'Programming MapReduce With Scalding' Find more information at http://scalding.io/ The book consists of 9 chapters Introduction to Map-Reduce - Introduction to Hadoop, Map Reduce, Pipelining, Cascading, Pig and Hive. Chapter presents benefits of higher level abstractions of Map Reduce (concepts and capabilities). Get ready for Scalding - Theory about Scalding - the Scala
New Instance Types for Amazon Elastic MapReduce | Amazon Web Services
AWS News Blog New Instance Types for Amazon Elastic MapReduce Thousands of AWS customers use Amazon Elastic MapReduce to process and store vast amounts of data. Because Elastic MapReduce is built around the Hadoop framework, it is easy to use hundreds or thousands of Amazon EC2 instances in parallel. Hot on the heels of the price reductions that we made last week, we are also adding support for 12
大規模システム管理研究室 ― Hadoop の投機的実行数は何故４なのか？― – NAIST Edge
大規模システム管理研究室では，未来の大規模超並列分散コンピューティング環境のための要素技術やビッグデータ解析に関する研究と，それらの応用として大災害に対するリスク管理やサービス・マネージメントに関する研究を行っています．今回は莫大な規模のサーバマシンから構成されるクラウド・コンピューティングに関するスケジューリング問題を通して研究成果の一端をご紹介します． クラウド・コンピューティング環境 クラウド・コンピューティングは，莫大な数のサーバマシンを接続して分散コンピューティングを提供する計算環境の総称です．サーバ環境はデータセンター内に構築され，デスクトップPCからタブレットPC，モバイルフォンといった多様な端末がクライアントマシンとしてクラウド・コンピューティングサービスを利用しています． クラウド・コンピューティングを提供するデータセンターでは，普及品レベルのサーバを増やして処理を並列化
Pledged Patents – Open Patent Non-Assertion Pledge - Google
Patent No./ Publication No. arrow_drop_up arrow_drop_down
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
Designing algorithms for Map Reduce
Since the emerging of Hadoop implementation, I have been trying to morph existing algorithms from various areas into the map/reduce model. The result is pretty encouraging and I've found Map/Reduce is applicable in a wide spectrum of application scenarios. So I want to write down my findings but then found the scope is too broad and also I haven't spent enough time to explore different problem dom
Informatics at Edinburgh: Informatics Theses
Informatics PhD Theses and MSc Dissertations Informatics Dissertations are made available as and when they are approved in their final form. Any relevant and published thesis can be found on the Edinburgh Research Archive. Informatics Forum, 10 Crichton Street, Edinburgh, EH8 9AB, Scotland, UK Tel: +44 131 651 5661, Fax: +44 131 651 1426, E-mail: school-office@inf.ed.ac.uk Please contact our webad
United States Patent: 7650331
Barroso, L.A., et al., "Web Search for a Planet: The Google Cluster Architecture," IEEE Micro, 23(2):22-28, Apr. 2003. cited by other . Ghemawat, S., et al., "The Google File System," 19th Symposium on Operating Systems Principles, pp. 29-43, Lake George, New York, 2003. cited by other . Rabin, M.O., "Efficient Dispersal of Information for Security, Load Balancing and Fault Tolerance," Journal of
MapReduce: A major step backwards | The Database Column
on Jan 17 in Database architecture, Database history, Database innovation posted by DeWitt [Note: Although the system attributes this post to a single author, it was written by David J. DeWitt and Michael Stonebraker] On January 8, a Database Column reader asked for our views on new distributed database research efforts, and we’ll begin here with our views on MapReduce. This is a good time to dis
S4
S4 - Presentation Transcript S4: the open-source distributed stream computing platformNachi Ueno 自己紹介 日本のどこかの研究所と呼ばれている組織で日々働いています 最近は、Hadoop,OpenStack,スケールするRDBMSとかに興味があります SimCloudというクラウド管理ツールを作ってます -> OSS公開予定 http://wiki.openstack.org/simcloud Twitter @nati OpenStacker達と@築地 S4 (Simple Scalable Streaming System) http://s4.io/ S4 is a general-purpose, distributed, scalable, partially fault-tole
Word Count with MapReduce on a GPU – A Python Example | atbrox
Atbrox is startup company providing technology and services for Search and Mapreduce/Hadoop. Our background is from Google, IBM and research. GPU – Graphical Processing Unit like the NVIDIA Tesla – is fascinating hardware, in particular regarding extreme parallelism (hundreds of cores) and memory bandwidth (tens of Gigabytes/second). The main programming languages for programming GPUs are C-based
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた - moratorium
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた 2009-04-03 (Fri) 3:06 Amazon EC2 連日のEC2ネタです。本日、AmazonからElastic MapReduceというサービスがリリースされました。大規模データ処理技術が一気に民間の手に下りてくる、まさに革命的なサービスだと思います。 Amazon Elastic MapReduce Amazon ElasticMapReduce 紹介ビデオ With Hadoop, Amazon Adds A Web-Scale Data Processing Engine To Its Cloud Computer by techcrunch.com Elastic MapReduceは、Googleの基盤技術の一つであるMapReduceを時間単位課金で実行できるサービスです。MapReduceについては以
MapReduce: A Flexible Data Processing Tool – Communications of the ACM
MapReduce advantages over parallel databases include storage-system independence and fine-grain fault tolerance for large jobs. Mapreduce is a programming model for processing and generating large data sets.4 Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs and a reduce function that merges all intermediate values associated with the sa
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[MAPREDUCE-2708] [MR-279] Design and implement MR Application Master recovery - ASF JIRA
http://infolab.stanford.edu/~ullman/pub/join-mr.pdf
Mesosproject.org
Twister: Iterative MapReduce