Hadoop分散処理、6時間から5分に高速化 - Yahoo! Japan | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Yahoo! JAPAN Tech Blog 1コアあたりの性能向上が緩やかになってきているため、処理速度を向上させるには並列処理へ移行する必要がでている。PCレベルであればマルチコアでの並列化ということになり、もっと大規模でスケーラビリティの高い処理を実現するにはグリッドやクラウドコンピューティングと呼ばれるような分散コンピューティングを実現していく必要がでてくる。 分散コンピューティングはシステムアーキテクチャの設計から実装まで煩雑になると敬遠されがちだが、簡単に実現するための方法がないわけではない。OSSプロダクトではApache Hadoopが代表的な存在だ。Hadoopは大量のデータ処理を分散処理するためのプラットフォーム。Hadoopの流儀にしたがって機能を実装すれば自動的に分散処理を実現できるという優れものだ。 しかし分散コンピューティングというと研究室レベルでの活用とか、G
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた (1/3) - @IT
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた：いま再注目の分散処理技術（後編）（1/3 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） Apache Hadoopプロジェクトとは何か？ 本特集では、いま再注目の分散処理技術についていろいろと紹介してきました。前編の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」では、分散処理技術で最近注目を浴びているものとして、グーグルのMapReduceアルゴリズムを紹介し、中編の「イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス」では、MapReduceに至るまでのさまざまな分散処理技術やWebサービスについて紹介しました。 そのMapReduceアルゴリズムをJavaで実装したも
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