Emerge Technology: [翻訳]Hadoopで動くPythonのMapReduceプログラムを書く
HadoopフレームワークはJavaで書かれていますが、Hadoop上で動くプログラムはJavaで記述する必要はありません。PythonやC++(バージョン0.14.1以降)のような他の言語で開発することができます。しかし、Hadoopのホームページのドキュメントや最も重要なPythonのサンプルコードを読むと、PythonコードをJythonを使ってJavaのjarファイルに変換しないといけないように考えてしまいます。明らかに、この方法はきわめて不便で、もし、Jythonが提供していないPythonの機能を使っている場合はともて問題です。Jythonのアプローチのもう一つの問題は、Hadoopと連携させてPythonプログラムを書くオーバーヘットです。<HADOOP_INSTALL>/src/examples/python/WordCount.pyを見れば、言っていることがわかると思いま
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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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