MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
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Perl で MapReduce - Mahout Frequent Pattern Mining Data - - hamadakoichi blog
最近、Perl も書き始めてみたので、Hadoop 上で分散実行できる Perl での MapReduce 実装を紹介する。大規模データマイニング・機械学習のライブラリ Apache Mahout の Parallel Frequent Pattern Mining の入力データを生成する Perl MapReduce 実装の紹介。 Frequent Pattern Mining 入門 Frequent Pattern Mining (Association Analysis )は、隠されたルールパターンを抽出するアルゴリズム。有名な例としては、1992年のウォルマートのクリスマス商戦で「おむつを買った人は半ダースのビールを買う可能性が最も高い」という頻出ルールを抽出し、商品陳列に活かした売上向上した事例。 入門資料： 第５回R勉強会＠東京 で話してきた - 「R言語によるアソシエーション
MongoDBで作るソーシャルデータ新解析基盤
14. // 11/10 TOP10 > db.user_charge.find({date:"2010-11-10"}) .sort({totalCharge:-1}).limit(10).forEach(printjson) { "_id" : "2010-11-10+7777+Charge", "date" : "2010-11-10", "lastUpdate" : "2010-11-10", "totalCharge" : 10000, "userId" : ”7777", "actionType" : "Charge", "boughtItem" : { " EX" : 13, " +6000" : 3, " PRO" : 20 } }{… 15. > db.daily_charge.find({date:"2010-11-10",T:"all"}) .limit(10).fo
MongoDB全機能解説2
The document describes MongoDB's GridFS specification for storing and retrieving files that exceed the BSON document size limit of 16MB. It explains that GridFS splits files into chunks, which are stored as individual documents, and maintains metadata about the file such as length, MD5, and filename in a separate collection. It provides examples of using the mongofiles command line tool to list, s
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