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()
第1回 Amazon Elastic MapReduceを使う準備をする | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceとは 昨今、バッチ処理にHadoopを活用する事例が話題になっています。その中でも特筆すべきなのは、分散処理技術であるMapReduceです。しかし、MapReduceを実際に使うには、数台から数100台のサーバを用意し、Hadoopのセットアップもしなければなりません。そのようなサーバ構築・管理、セットアップの手間を無くし、すぐ使えるのがAmazon Web Service（AWS）のElastic MapReduce（EMR）です。 図1 Amazon Elastic MapReduce AWS、MapReduceの説明は多くの書籍、ブログなどを参照してください。また、EMRを使用するには、まずAWSのアカウントを作っておく必要がありますが、その手順も割愛させていただきます。本連載ではEMRの使い方、気をつけなければいけない点などを重点的
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用 － ＠IT
2008/12/01 楽天は11月29日、東京・品川の本社で開催した技術系イベント「楽天テクノロジーカンファレンス2008」において、近い将来に同社のEコマースサービス「楽天市場」を支える計画があるRubyベースの大規模分散処理技術「ROMA」（ローマ）と「fairy」（フェアリー）について、その概要を明らかにした。 レコメンデーションの処理自体はシンプル 楽天市場では現在、2600万点の商品を取り扱い、4200万人の会員に対してサービスを提供している。この規模の会員数・商品点数でレコメンデーション（商品の推薦）を行うのは容易ではない。 ※記事初出時に楽天市場の会員数を4800万人としてありましたが、これは楽天グループのサービス利用者全体の数字でした。楽天市場の会員数は正しくは4200万人とのことです。お詫びして訂正いたします。 レコメンデーションの仕組みとして同社は、一般的でシンプルなア
Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
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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平成２１年度産学連携ソフトウェア工学実践事業（高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンターの高信頼化に向けた実証事業））事業成果報告書